画像認識などの分野においてニューラルネットワークといった機械学習モデルは、従来よりも高精度であるが、結果に対する説明が困難であるという課題がある。
本稿では、ニューラルネットワークの隠れ層に対して、出力結果に大きく貢献しない重みパラメータの分布に注目し、不要なパラメータを間引く手法を提案する。これにより、ニューラルネットワークの出力結果に重要なパラメータを示し、判断根拠の明示化を図る。