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#576
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
効率的な動画の学習を実現する手法を提案．動画のような時系列データを学習する上で，動画全体をforward, backwardしてから勾配の計算をするのは非効率的でレイテンシーが大きいので，近似的な勾配を計算しつつリアルタイムな動画の学習を実現．提案するSkip-Sidewaysでは，従来手法のSidewaysではある時刻においてその時刻のフレームにしかアクセスできなかった問題を解決して精度を向上．
新規性
Side waysにSkip connectionを導入することで時間的な特徴の抽出を実現．
結果
従来手法のSidewaysよりもHMDB51, UCF-101, Kinetics-600で高い性能を達成．普通のBack Propagationよりも高速な学習を実現．
その他（なぜ通ったか？等）
CVPR2020で発表されていたSidewaysの著者らによる続編．面白そうではあるものの正直詳細はよく理解できておらず実装できる気がしないのでコードを公開してほしい．
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