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6,000枚の画像データセットでeIQツールキットのトレーニング時間を短縮するにはどうすればいいですか?

私はeIQ Toolkitを使って、約6,000枚の画像からなるデータセットで画像分類モデルを訓練しています。目標は 、800KB 未満のTensorFlow Lite(TFLite)モデルを生成し、 MCXN947上で動作させることです。

現在のトレーニング構成は以下の通りです:

• モデル:MobileNetV2

• アルファ: 0.35

• 剪定：有効

• 出力形式: TFLite

問題は、トレーニングの完了にほぼ 24時間 かかることです。最終モデルサイズを800KB未満に抑えつつ、トレーニング時間を1〜2時間程度に短縮できるおすすめの設定や最適化があれば知りたいです。

同じような状況に直面した方はいらっしゃいますか？eIQツールキットには、モデルの精度を大きく損なわずにトレーニング時間を短縮したり、モデルサイズを大きく変えたりするベストプラクティスはありますか?

何かご提案があれば大変ありがたいです。ありがとう！

FRDMトレーニングMCX N