閾値に基づく分類器の推論終了基準と、複数の解像度を活用した畳み込みも必要に応じて実施可能なネットワーク構造を有するRANetを提案した。

CIFAR-10、CIFAR-100及びImageNetのデータセットで、加算及び乗算の計算回数に対する正解率を評価し、少ない計算回数で高い正解率を出せることを確認した。

シンプルな考え方から、系統立てた構成で一貫して計算効率の高さを示したため通ったと考えられる。なお、ICLR 2018採択の従来手法「MSDNet」の論文「Multi-Scale Dense Networks for Resource Efficient Image Classification」のFirst Authorが、本論文のLast Authorである。