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最も性能の良い教師あり学習モデルは、数百から数千もの基礎レベル分類器のアンサンブルであることが多いです。残念ながら、この多くの分類器を格納するための空間や、実行時にそれらを動作させるための時間は、大規模なテストセットが存在するアプリケーション（例：Google）、ストレージ容量が限られている環境（例：PDA）、および計算能力が制限される環境（例：補聴器）での使用を妨げます。本研究では、性能の有意な低下なしに、通常は大きく複雑なアンサンブルをより小さく高速なモデルに「圧縮」する方法を提案します。
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Buciluǎ ら（Sun,）はこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/69da2abc94a959ed41a3c2ec — DOI: https://doi.org/10.1145/1150402.1150464
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Cristian Buciluǎ
Rich Caruana
Alexandru Niculescu-Mizil
Cornell University
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