パッチ埋め込み（ぱっちうめこみ）
最終更新：2026/4/27
パッチ埋め込みは、深層学習モデルのパラメータを効率的に更新する手法であり、学習済みのモデルに小さな変更を加える。
別名・同義語 パラメータ効率的学習部分ファインチューニング
ポイント
大規模モデルのファインチューニングにおいて、計算コストを削減し、特定のタスクへの適応を容易にする技術である。パラメータ全体を更新するのではなく、一部のパラメータのみを調整する。
パッチ埋め込みとは
パッチ埋め込み（Patch Embedding）は、主に画像認識分野で用いられる深層学習モデルにおけるパラメータ更新手法の一つです。大規模なモデルを特定のタスクに適合させる際、モデル全体のパラメータを更新する（ファインチューニング）と、計算コストが非常に高くなるという課題があります。パッチ埋め込みは、この課題を解決するために提案されました。
具体的には、モデルのパラメータの一部（「パッチ」と呼ばれる小さな領域）のみを更新対象とし、残りのパラメータは固定します。これにより、計算コストを大幅に削減しつつ、モデルの性能を維持することが可能になります。
パッチ埋め込みの仕組み
パッチ埋め込みの基本的な仕組みは以下の通りです。
- パッチの定義: モデルのパラメータ空間を、小さな領域（パッチ）に分割します。
- パッチの選択: 更新対象となるパッチを選択します。選択方法は、ランダムに選択する方法や、重要度の高いパッチを選択する方法など、様々なアプローチがあります。
- パッチの更新: 選択されたパッチのパラメータのみを、学習データに基づいて更新します。
- パラメータの統合: 更新されたパッチのパラメータを、元のモデルのパラメータに統合します。
パッチ埋め込みの利点
- 計算コストの削減: モデル全体のパラメータを更新するよりも、計算コストを大幅に削減できます。
- メモリ使用量の削減: パラメータの更新量が少ないため、メモリ使用量も削減できます。
- 過学習の抑制: パラメータの更新量が少ないため、過学習を抑制する効果が期待できます。
- 高速な学習: 計算コストが少ないため、学習時間を短縮できます。