Turi CreateでCreate MLと同等にサイズの小さいモデルを作成する

ご存知の通り、Create MLで画像分類（Image Classification）モデルを作成すると、サイズが非常に小さい。なんと約17kB（※識別するクラス数で変わる）。これは転移学習を行っていて、しかもその特徴抽出器のモデルとパラメータは「Vision Feature Print」としてiOSに標準で組み込まれているため、新たに生成するモデル部分は分類器のパラメータのみ保持していればよい、という理由による。（詳しくは拙著「Core ML Tools実践入門」か下記記事を参照）

一方、Create MLの上位互換（というか下回り？）的位置付けのTuri Createで画像分類モデルを（本家のサンプルに従って）生成すると、なんと94.2MBにもなる。

## Turi Createのモデルサイズが大きくなってしまう理由

先程のサンプルにおいて、学習を行うコードはこちら：

model = tc.image_classifier.create(train_data, target='label')

これだけで学習が実行される。

で、モデルを保存しようとするところで、

# Turi Createモデルの保存
model.save('./ImageClassification.model')

# Core ML形式のモデルの保存
model.export_coreml('./ImageClassification.mlmodel')

こんなログが出てきた：

Downloading https://docs-assets.developer.apple.com/turicreate/models/resnet-50-TuriCreate-6.0.h5
Download completed: /var/folders/1d/1nblw12s25bbn1n1d98fm8q00000gn/T/model_cache/resnet-50-TuriCreate-6.0.h5
Downloading https://docs-assets.developer.apple.com/turicreate/models/resnet-50-TuriCreate-6.0.mlmodel
Download completed: /var/folders/1d/1nblw12s25bbn1n1d98fm8q00000gn/T/model_cache/resnet-50-TuriCreate-6.0.mlmodel

ResNetをダウンロードしてきている（ので、この保存処理は時間もかかる）。特徴抽出部分として、ResNet50を用いているらしい。そりゃ重いわけだ。

## Turi Createと転移学習

Turi Createの画像分類はそもそも転移学習を前提としている。

https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/image_classifier/how-it-works.md#transfer-learning