動画の分類タスクを少ないフレーム数を用いて行う手法の提案。Teacherモデル(全てのフレームを用いる)を学習した後に、Studentモデルは①動画から抽出した特徴のTeacherとの差②予測ラベルのTeacherとの差③予測ラベルと真のラベルの差の３つのロス関数を用いて学習。Studentモデルの学習には動画全体のうちj枚ごとのフレームの画像を用いる。