AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『学習しながら自動でモデルを小さくする技術がある』と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、これは会社の設備や人員に応用できますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。要するに学習と同時にモデルを自動で剪定（せんてい）して、計算量と保存領域を節約する方法ですから、導入すると現場の計算コストや運用負荷が下がるんですよ。
なるほど。ただ、現場に入れるとなると、追加の微調整（ファインチューニング）が必要だと聞きました。それが無いなら負担は少ないですか。
その通りです。今回の方法は追加の手作業的なファインチューニングを不要にする設計を目指しています。ポイントを3つにまとめると、1）学習フェーズで同時に圧縮する、2）コントローラネットワークが剪定方針を自動生成する、3）追加工数を減らす、という点ですから現場導入は現実的です。
これって要するに学習と圧縮を同時にやる仕組みで、我々が今抱えている古い端末でも稼働させやすくする、ということですか。
その理解で合っていますよ。さらに付け加えると、コントローラはどの部分を残すかをマスクで示し、学習中にそのマスクが改善されていくように設計されているのです。これにより最終的に余計な枝を落としたコンパクトなモデルが得られます。
コントローラネットワークというと、別の大きなモデルが必要でコストが増えるのではと心配です。投資対効果はどうなりますか。
良い質問です、田中専務。ここも要点は3つです。1）コントローラは比較的小さく設計可能で、最終的に残るモデルの削減率次第で投資回収は速くなる、2）追加の手作業が減るため人件費が下がる、3）エッジ端末での運用が可能になれば設備更新費用を抑えられる、つまり総合的には効果が出やすいのです。
実運用での検証結果について教えてください。どのくらい圧縮できて性能はどれだけ落ちますか。
実験は画像認識の代表的なモデル群で行われ、ResNetやMobileNetのような構造で良好な結果が出ています。具体的には大幅な計算量削減と同程度または許容できる精度低下のトレードオフが確認されています。導入検討ではまず小さな試験で効果を測るのが現実的です。
ありがとうございます。導入の段取りがイメージできました。これを短くまとめると私の言葉でどう言うべきでしょうか。
素晴らしい締めですね。要点を3つで伝えると分かりやすいです。1）学習中に自動で不要な部分を切り落とす、2）追加の手作業が不要で運用負荷が下がる、3）結果として端末やクラウドのコストを削減できる、と説明すれば会議で説得力が出ますよ。一緒に資料も作りましょう。
分かりました。自分の言葉で整理しておきます。学習と同時に自動でモデルを圧縮し、追加調整なしでそのまま使える軽いモデルが得られるため、運用コストと端末更新費の削減に直結する、という理解でよろしいです。
