提案された剪定戦略は他の最先端技術よりも高いパラメータ圧縮率を達成するが、その影響はどこにあるか？
提案された剪定戦略では、「Importance Score Metric」 を導入し未必要な接続（connections） を無効化するアプローチです。この手法では DNN のオーバーパラメータ化問題へ取り組みつつ firing patterns も調整します。
具体的な影響箇所として以下点挙げられます：
高いパラメータ圧縮率: 提案手法では VGG や ResNet アーキテクチャー上で従来手法よりも50倍以上圧縮率 を実現しています。
精度低下抑制: 高い圧縮率でも精度低下幅 を最小限 抑えており，MNIST データセット上 LeNet アーキテクチャーでも比肩しうる結果 を示す
FLOPs 削減: 現行機能・ソフトウェア実装条件 下 FLOPs 最小 化目的設計 ではありません しかし，既存技術水準 比 較 的良好 成果 示す
信号伝播改善： 剪定戦略後 の情報伝播 効果視覚 化 表明 ，pruned neurons の importance homogenization 発生．
両 optimizer 対応：Adam 及 SGD optimizer 上 同様 成果 示す