作者對神經網路的擴展過程進行了研究與反思。特別的是，作者提出了一個思考：能否找到一個規範化的神經網絡擴展方法可以同時提高網絡的準確率和效率。要實現這點，一個很關鍵的步驟便是如何平衡寬度、深度和分辨率這三個維度。作者通過一些經驗性的研究發現，可以使用一種固定比例的放縮操作簡單地實現對三者的平衡。最終，作者提出了一種簡單卻有效的複合擴展方法（compound scaling method）。例如，對於一個標準的模型，如果想使用 2^N 倍的計算資源，作者認爲只需要對網絡寬度增加αN，深度增加βN，以及增加γ^N 倍的圖像大小。其中α、β、γ是一組恆定係數，他們的值通過在原始的標準模型中使用小範圍的網格搜索（grid search）得到。
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