作者对神经网路的扩展过程进行了研究与反思。特别的是，作者提出了一个思考：能否找到一个规范化的神经网络扩展方法可以同时提高网络的准确率和效率。要实现这点，一个很关键的步骤便是如何平衡宽度、深度和分辨率这三个维度。作者通过一些经验性的研究发现，可以使用一种固定比例的放缩操作简单地实现对三者的平衡。最终，作者提出了一种简单却有效的复合扩展方法（compound scaling method）。例如，对于一个标准的模型，如果想使用 2^N 倍的计算资源，作者认为只需要对网络宽度增加αN，深度增加βN，以及增加γ^N 倍的图像大小。其中α、β、γ是一组恒定系数，他们的值通过在原始的标准模型中使用小范围的网格搜索（grid search）得到。
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