リソースが限られたデバイスにおいて、 Binarized Neural Networks (BNNs) はレイテンシや消費電力の面で効果的であるが、学習面で Degeneration, Saturation, Gradient Mismatch という困難がある。本研究では、 distribution loss としてロス関数の中に正則化を組み込み、これらの問題の発生を抑える。