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#393
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
DNNの同じ構造のBlockを最適化操作により簡潔化するDynamic Recursive Neural Network (DRNN)を提案．Blockにゲートを追加し，動的に最適化回数を決定できる．また，従来のRNNには学習困難な問題点があり，提案手法はLoopy Variable Batch Normalization提案し，それによりvolatile gradientを安定させることが可能．
新規性
Recursive Neural NetworkにBlockゲートを使い，最適化回数をコントロールできるようにした．RNN学習困難に対し改善できるLoopy Variable Batch Normalizationの提案．
結果
パラメータサイズ及び計算時間コストを削減したモデルでCIFAR-10, ImageNet-1kなどにおいて従来の手法（例：ResNet）より高い精度を得た．
その他（なぜ通ったか？等）
効率が高い(メモリーコスト及び計算時間コスト)手法の提案．従来のあらゆる認識用ネットワークに容易に適応できる．
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