MnasNet

MnasNetは、Googleが提案したモバイル端末での動作を前提に設計された、軽量かつ高性能な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャです。精度の向上だけでなく、実際のモバイルデバイス上での推論速度（レイテンシ）を評価指標に含めて設計されている点が特徴です。

モバイル端末のCPUやGPUといったハードウェア制約を考慮し、ニューラルネットワークの構造探索手法であるNASを用いて最適な構成を見つけ出します。これにより、限られた計算リソースであっても、高いパフォーマンスを発揮するネットワーク構造を自動的に構築します。

一般的なモデルと比較して、ハードウェアの特性をより直接的に組み込んだ設計が強みです。G検定では、エッジAIやモバイル端末向けの軽量化技術、および効率的なモデル設計の文脈で登場します。