つのデータセットに対しても圧倒的に少ないパラメータ数で最高精度を達成した。代表的なパラメータである、解像度、チャネル数、層数について調査し、これらを単一のパラメータで適切な表現ができることを示しています。パラメータについては、一般的に解像度が良いほど高精度である、層は深いほうが高精度である等の傾向はありますが、解像度の上昇に対してどの程度層の数を増やせば良いか、チャネル数を増加させれば良いかといった、それぞれの関係性についてはあまり研究が進んでいませんでした。向上に留まっており、基本的にはパラメータ数を削減しながら高い精度を達成していることが評価のポイントかと思われます。スケーリングはかねてより精度の向上に貢献してきた。スケーリングを行っている手法は多数あるが、決してよく理解されているとは言えない。いずれかをスケールすることが一般的であった。パラメータをスケーリングすることも可能ではあるが、手動での最適化には時間がかかること、個別最適化に陥る可能性があることからあまり取り組まれていなかった。スケーリング手法について再調査する。ついて焦点を当てての調査を実施した。バランスは非常に重要であるが、驚くべきことにこれらのバランスはシンプルな定数で表現できることがわかった。