モデル圧縮の三手法を混同しない
正解
量子化は重みのビット精度を下げ、プルーニングは不要な結合を削り、蒸留は教師モデルの出力を生徒モデルに学ばせる。
正解になる理由
エッジや低遅延の推論では、精度を大きく落とさずに計算量とメモリを減らす必要があります。量子化（例: FP32→INT8）、プルーニング（疎な結合）、知識蒸留（大きな教師から小さな生徒）は目的は近いが操作対象が違います。
各誤答がなぜ誤りか
- 選択肢2: 層を増やす・学習率を上げる・データを捨てる、は圧縮の定義ではありません。
- 選択肢3: GANの敵対学習とは別系統です。
- 選択肢1: 入力解像度の拡大やBNの代替ではありません。