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#251
summarized by : Munetaka Minoguchi
どんな論文か？
フィルタプルーニングによってCNNのモデルを圧縮する際に，フィルタ選択とフィルタ学習を同時に行う手法の提案．誤差逆伝播で標準のフィルタを更新し，CNN-FCFを学習．また，ADMMによってバイナリスカラを更新．この学習済みCNN-FCFモデルで，標準フィルターのみを保持し，他のフィルターと2進スカラーを破棄することで，コンパクトなCNNモデルを取得する．
新規性
従来の手法では，主に次の3つの工程で処理される．初めに，モデルの事前学習を行う．次に，マニュアルの設定(フィルタのノルムなど)に従って，ランク付けを行うことで学習済みモデルのフィルタを選択する．最後にファインチューニングによって残ったフィルタを学習する．本研究では，フィルタ選択とフィルタ学習を同時に行う手法を提案している．
結果
CIFAR-10とImageNetによる実験では，従来のフィルタプルーニング法よりも優れていることを示唆．
その他（なぜ通ったか？等）
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