知識蒸留（Knowledge Distillation）を用いた小規模データでの高性能モデル構築

知識蒸留（Knowledge Distillation）を用いた小規模データでの高性能モデル構築とは

知識蒸留（Knowledge Distillation）を用いた小規模データでの高性能モデル構築とは、大規模で複雑な「教師モデル」が持つ知識を、より小さくシンプルな「生徒モデル」に転移させることで、限られた学習データ量でも高い性能を持つモデルを効率的に開発する手法です。特に、AI導入における典型的な課題である「学習データ不足」に直面する場面で有効であり、データ収集のコストや時間を削減しながら、実用的なAIモデルを実現する強力な手段として注目されています。教師モデルのソフトマックス出力や中間層の表現を生徒モデルに学習させることで、教師モデルの豊かな表現力を生徒モデルに「蒸留」します。

このキーワードが属するテーマ