特徴マップの高ランク(HRank)を用いた新たなCNNの剪定手法を提案した。従来の手法はフィルタのみを考慮し、入力との関係利用していないため、学習効率悪さや剪定の設計にかかるコストが大きいといった問題があった。本手法はCNNのフィルタが出力する特徴マップの平均マップのランクが、入力バッチの数とは関係なく、同じであるというアイディアがもととなっている。