【G検定】量子化とは？32ビットを8ビットに変換するモデル軽量化を解説
2026年6月8日
「量子化」と聞くと量子コンピュータを連想するかもしれませんが、ディープラーニングの量子化はまったく別物です。モデルの中の数値を「細かい表現」から「粗い表現」へ変換して軽量化する技術で、モデル圧縮の3手法のひとつとしてG検定でも問われます。この記事で仕組みと種類を押さえましょう。
【G検定】モデル圧縮とは？プルーニング・量子化・蒸留の3手法を総整理
2026年6月8日
高精度なディープラーニングモデルほど巨大で、そのままではスマートフォンや工場のセンサー機器では動かせません。モデル圧縮は、この「大きすぎて使えない」問題を解決する技術群の総称です。G検定では配下の3手法(プルーニング・量子化・蒸留)の区別が頻出テーマなので、まず全体像をこの記事でつかみましょう。
【G検定】混同行列とは？TP・FP・FN・TNの4区分と評価指標の土台をわかりやすく解説
2026年6月8日
分類モデルの成績表は、「当たった/外れた」の2択では書けません。どんなふうに当たり、どんなふうに外れたのかを4つのマスに整理する——それが混同行列です。正解率・適合率・再現率・F値はすべて、この表から生まれます。
【G検定】プルーニングとは？不要な重みを枝刈りするモデル軽量化手法を解説
2026年6月8日
ディープラーニングのモデルは巨大化する一方で、スマートフォンやIoT機器のような小さなデバイスで動かしたい場面が増えています。プルーニングは、そのギャップを埋める「モデルの枝刈り」の技術です。G検定ではモデル圧縮の3手法(プルーニング・量子化・蒸留)の区別が定番なので、この記事で「削る」役割をしっかり押さえましょう。
【G検定】真陰性（True Negative）とは？正解率・偽陽性率との関係をわかりやすく解説
2026年6月8日
「異常なし」を正しく「異常なし」と判定する——地味に見えて、分類モデルの信頼性を支えているのが真陰性です。正解率や偽陽性率の計算に関わる一方、適合率や再現率の式には登場しない「独特の立ち位置」を持つマスでもあります。