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#576
summarized by : 角田良太朗
どんな論文か？
ウェーブレット変換による画像認識はデータがはっきりとした構造を持つ場合や少量データの状況下において時に学習ベースの手法を上回る精度を出す。本論文ではウェーブレットのフィルタバンクを学習可能にすることでさらに精度が上げられるかを試している。
新規性
Morletウェーブレットをベースに、パラメータをMorletウェーブレットのそれで初期化するかランダムに初期化するかによる精度比較、データセットによるウェーブレットの変化量の定式化および可視化を行なっている。
結果
データセットの種別に応じてdiscriminativeな情報を取れるようウェーブレットが元から大きく変化すること、また初期値としてはMorletウェーブレットのそれを採用した方が効果的であることを示している。また元のウェーブレットの性質である、入力画像の変形に対するロバストさが保たれること、そして狙い通り精度は向上することを示している。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/bentherien/parametricScatteringNetworks
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