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#287
summarized by : Shuya Takahashi（髙橋 秀弥）
どんな論文か？
DNNにおける層を経るごとのクラス分離過程をグラフ理論を使用してモデル化し、DNNのダイナミクスをより解く理解しようと試みている。
新規性
特徴表現の学習過程を理解するためにグラフ理論におけるモジュール性という指標を導入。いくつかの知見を示し、その知見からモジュール性がモデルのpruningにおける指針となりえることを実証している。
結果
モジュール性は層が深くなるにつれおおよそ増加していくこと、モデルの複雑さがデータセットに対して大きい場合にモジュール性が劣化、プラトーが生じることを示している。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/yaolu-zjut/Dynamic-Graphs-Construction
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