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#97
summarized by : Tsubura Kazuki
どんな論文か？
行動認識タスクにおいて多くの手法は，大規模な教師データやアテンション機構に基づいているが，教師データ量を抑えることや，時空間のパターンに関して考慮していない．ビデオシークエンス全体でアテンションをスムーズに追跡しつつ，関連する空間特徴に焦点を合わせるためのアルゴリズムとして，Long Short- Term Attention(LSTA)を提案．
新規性
入力シークエンス内の識別情報が，空間的にローカライズされる可能性がある場合において，LSTMの欠点に対処するLSTAを提案．クロスモーダルフュージョンのバイアスパラメータの新しい制御法を用いることで，LSTAを2ストリームアーキテクチャに適用．
結果
アブレーションスタディーを行い，2つのコンポーネントを追加することが有効であることを証明している．
その他（なぜ通ったか？等）
LSTMの拡張機構を考案したことが大きな貢献点ではないか．アブレーションスタディを行うことで，提案手法の有効性を確実に提示している．
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