深層学習モデル圧縮におすすめの本3選

深層学習モデルの圧縮を学ぶ本は、扱う手法や前提知識が異なるので、どれを選べばよいか迷いますよね。

量子化や枝刈りの手法に加え、PyTorchの実装例やCPU・エッジ機器・モバイルへのデプロイを扱う本もあります。

今回は、深層学習モデル圧縮を学べる3冊をご紹介します。

おすすめ商品の早見表
Neural Networks with Model Compression
Accelerating Deep Neural Networks
Quantization and Fast Inference
学びたい内容や使う環境が決まっている人
刊行時期は推定予定として案内されています

商品名	扱う手法	対象読者	前提知識	参考価格（取得日：2026-11-03）
Neural Networks with Model Compression	パラメータ量子化、ネットワーク枝刈り、低ランク分解、知識蒸留	—	機械学習と深層学習の基礎知識	ハードカバー 159.99ユーロ
Accelerating Deep Neural Networks	量子化、枝刈り、蒸留、高速アーキテクチャ	エンジニア、研究者、上級学生	—	Digital版・Hardback版各45.52ユーロ
Quantization and Fast Inference	PTQ・QATのワークフロー	Python経験のある機械学習エンジニア、研究者	—	電子書籍 47.99米ドル（割引表示 31.19米ドル）

Neural Networks with Model Compression

CNNの圧縮手法を学び、実際の応用分野まで知りたい人には、『Neural Networks with Model Compression』がおすすめです。本書はパラメータ量子化、ネットワーク枝刈り、低ランク分解、知識蒸留を扱っています。圧縮深層モデルの応用例として、画像分類や音声認識、物体検出・追跡も取り上げています。本書をよりよく理解するには、機械学習と深層学習の基礎知識が必要です。

Neural Networks with Model Compression

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Accelerating Deep Neural Networks

ニューラルネットワークの圧縮や高速化を、手を動かしながら学びたい人には『Accelerating Deep Neural Networks』がおすすめです。量子化、枝刈り、蒸留、高速アーキテクチャを扱い、PyTorchの実装例と数値結果も掲載しています。

大規模言語モデル、ビジョンシステム、エッジデバイスに取り組む人も対象です。想定読者はエンジニア、研究者、上級学生です。

Accelerating Deep Neural Networks

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Quantization and Fast Inference

Python経験のある機械学習エンジニアや研究者で、量子化を実践的に学びたい人には『Quantization and Fast Inference』がおすすめです。量子化パイプライン全体に加え、本番環境で検証されたPTQ・QATのワークフローを扱います。CPU、エッジ機器、モバイルへの効率的なデプロイも扱っています。

Quantization and Fast Inference

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学びたい内容や使う環境が決まっている人

CNNの圧縮手法と応用分野を学びたい人
- Neural Networks with Model Compression
PyTorchの実装例と数値結果を見ながら圧縮・高速化を学びたい人
- Accelerating Deep Neural Networks
Python経験のある機械学習エンジニアや研究者で、量子化を実践的に学びたい人
- Quantization and Fast Inference
エッジデバイスでのモデル圧縮や効率的なデプロイに関心がある人
- Accelerating Deep Neural Networks
- Quantization and Fast Inference