1.
モデルの軽量化手法として「低ランク近似」を用いる場合の主な目的は何ですか？
2.
モデルの軽量化手法として「パラメータ圧縮（Parameter Compression）」の目的は何ですか？
3.
モデルの軽量化を行う際に「エッジデバイス」に適したモデルを設計する主な理由は何ですか？
4.
「低ランク近似」によるモデル軽量化が有効とされる理由はどれですか？
5.
モデルの軽量化における「ディープラーニングアクセラレーションチップ」の利点は何ですか？
6.
モデルの軽量化で「ファインチューニング」が行われる主な目的はどれですか？
7.
モデルの軽量化の手法として「プルーニング（Pruning）」とは何ですか？
8.
モデルの軽量化に関連する「ハフマン符号化」とは何ですか？
9.
モデルの軽量化を行った際に、精度が下がる可能性があるのはなぜですか？
10.
モデル軽量化の手法として「ディープコンプレッション（Deep Compression）」に含まれる3つの主要なステップはどれですか？
11.
モデル軽量化の実装で「混合精度トレーニング」が推奨されるのはどのような場合ですか？
12.
モデル軽量化において「層間結合の削減」を行う理由は何ですか？
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モデル軽量化の技術として「エッジAI」とは何ですか？
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モデル軽量化において「量子化後のファインチューニング」が必要な理由は何ですか？
16.
モデル軽量化を行う際に「モデル圧縮ライブラリ」が使用される理由は何ですか？
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モデルの軽量化で「ハードウェアアクセラレーション」を活用する理由は何ですか？
18.
モデルの軽量化において「量子化（Quantization）」の役割は何ですか？
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モデル軽量化において、「混合精度トレーニング（Mixed Precision Training）」が効果的な理由は何ですか？
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モデルの軽量化における「パラメータシェアリング」とは何ですか？
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モデル軽量化の手法の一つである「知識蒸留（Knowledge Distillation）」とは何ですか？
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「スパースニューラルネットワーク」とは何を指しますか？
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モデルの軽量化に役立つ「モバイルネット（MobileNet）」の特徴は何ですか？
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モデル軽量化を行う際に使用される「スパース性」とは何ですか？
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軽量化されたモデルをエッジデバイスにデプロイする際に「オンデバイス推論」が推奨される理由として最も適切なのはどれですか？
