学習が難しいN:M Fine-grained Structured Sparsityに対し、重みテンソルの探索を微分可能にして枝刈りのための二値マスクも学習可能なパラメータで構成するSLSを提案した。

ぼやけ補正と超解像のタスクで、それぞれ3種類のネットワーク構造を使用して評価を行い、いずれもSLSを適用すると枝刈りの従来手法を上回る結果。

枝刈りの性能の高さと、複数のネットワーク構造で効果を示したことで通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/JungHunOh/SLS_CVPR2022 )が公開されている。