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#638
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
入力画像の複雑さに応じてチャンネル数を、ステムの結果から得られる各チャンネルの特徴量に対して、線形、非線形変換を通してOne-hotを返すことで得られるチャンネル削減率を利用して決定する提案
新規性
画像の複雑さに応じて適応的にCNNのチャンネル数を決定するという点で新規
結果
ResNet、DS−MBNetをベースに、ImageNetで評価した結果、提案手法は既存手法より良い結果を達成する一方で、CIFAR-10で学習したResNetでは提案手法を適応した場合、適応しない場合より良い結果を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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