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#97
summarized by : Ryota Suzuki
どんな論文か？
CNNの畳み込みの計算に，光学系も組み込んでしまおうという挑戦．2重レンズ＋マスク（spatial light modulator;SLMを使用）で畳み込み層を物理的に実装する．SLMはプログラマブルで，畳み込み層のパラメータ学習が実装できる．
新規性
CNNの光学系による物理的実装はCV的かつ斬新．
結果
光学畳み込み1層＋処理系MLP5層でEMNIST分類タスクを解いたところ，SoTA手法の数字99.79%／文字95.36%／パラメータ数5.87Mに対し，数字99.43%／文字93.65%／パラメータ数0.55Mと，同程度の性能ながら処理系でのパラメータ数を大幅に減らせた．
その他（なぜ通ったか？等）
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