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#437
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
推論で入力の平均、分散の指数移動平均で、平均、分散の推定値を更新した値を使用して、Whiteningのための変換行列を更新し、学習でスケーリング、シフト係数を学習することで、ステップ毎に独立していたWhitening行列を内部共変量シフトに対して頑健性のある正規化手法の提案
新規性
入力に対する平均、分散を推論時に推定し、学習時にスケーリング、シフト係数を学習することでWhitening行列を更新するという点で新規
結果
Iterative Normalization (既存手法) との比較においては、VGG+{CIFAR-10、ImageNet}での評価で学習速度を改善する一方で、ResNetV2、WRN+CIFAR-{10,100} での評価では提案手法が良い結果を達成したが、ResNet-50+ImageNetでの評価では既存手法が良い結果を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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