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#441
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
MoCoのクエリーエンコーダを識別器として使用し敵対的に学習することで、映像のフレーム系列を対称学習で学習する一方で、メモリーバンクの古いキーに対しては減衰させることで、古い表現が及ぼす最新のフレーム系列に与える影響を小さくし、映像に対して対称学習を適応する提案
新規性
クエリーエンコーダを識別器として生成器によって出力された部分的にフレームが削除された映像と元映像の対称損失を取ることで映像の系列的な表現を学習するという点で新規
結果
UCF101及びHMDB51を使用し、3D-ResNet18及びR(2+1)Dた評価では、提案手法が既存手法より良い結果を達成する一方で、フレームの削除数及び減衰率に対する解析では、それぞれ8、0.99999の設定において良い結果となった
その他（なぜ通ったか？等）
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