G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第50問: モデル圧縮の手法Deep Compression（Han ほか, arXiv 2015年）の説明として、最も適切なものはどれか。

肢1が正解です。Deep Compressionの論文（Han ほか）は、枝刈り・学習つきの量子化・ハフマン符号化の3段階のパイプラインを示しました。

まず通常の学習の後にしきい値より小さい重みの結合を取り除き、次に重みをk平均法でまとめて複数の結合に同じ重み（代表値）を共有させ、最後に値の偏りを利用してハフマン符号化します。最初の2段階の後に再学習して、残った結合と量子化した代表値を微調整します。

肢2は順序と再学習の有無が誤りです。

肢3は誤りで、論文は精度に影響を与えずに記憶に必要な容量を減らすことを目標としています。

肢4は誤りで、量子化は複数の結合に重みを共有させるために行います。