画像認識技術は、機械学習による手法が登場したことによって目まぐるしい発展を遂げている。しかし、最先端の手法では潤沢な計算資源や大容量のメモリを前提としているものが多く、その解決が課題の一つとなっている。
画像認識に置いて、画像はテンソルで表されることがほとんどであり、テンソルに対する数学的手法を適用することが出来る。テンソルを出来る限り情報を失わずにより簡潔な形式で表現する手法は多く研究されており、テンソル分解と呼ばれる様々な手法もその一部である。この論文では、テンソル分解により画像が占めるメモリ使用量を削減しつつ、画像認識タスクに置いて精度を保つ方法を提案する。