開発・運用環境（エッジコンピューティング、分散処理、アクセラレータ、環境構築）
学習済みの深層学習モデルをエッジデバイスへデプロイするまでの一般的な手順として、次の①〜④を正しい順序に並べたものはどれか。①学習済みモデルの精度を評価する②量子化や枝刈りなどによりモデルを軽量化する③軽量化したモデルをエッジデバイス向けの推論フォーマットに変換する④エッジデバイス上で推論速度と精度を検証する
- A②→①→③→④
- B④→①→②→③
- C①→③→②→④
- ✓①→②→③→④
解説
学習済みモデルの精度を確認した上で軽量化を行い、その後エッジ向けフォーマットへ変換し、最終的に実機上で速度と精度を検証するという流れが一般的である。
根拠シラバス「開発・運用環境」内「エッジコンピューティング」及び「環境構築」