問題番号: No.40 (しっかりモード)

画像認識用のCNNにおいて、認識精度を高めるために「層をより深くする（層数を増やす）」「チャンネルをより広くする（特徴量マップを増やす）」「入力画像の解像度をより高くする」という個別の最適化が行われてきたが、どれか1つだけを突出させても計算効率が悪くなり精度が頭打ちになる課題があった。これら3つの要素を数学的に最もバランスの良い最適な比率で同時にスケーリングし、高い認識精度と圧倒的な軽量・高速化を両立させたCNNモデルはどれか。