depth-wise convolutionの代わりにstandard convolutionを使用した、フルモデル0.25MBのモデルを提案。ネットワークのチャンネル数やパラメータ数を減らすために入力画像のスケールを小さくしている。

IMDB-WIKI、MorphII、FG-NETの三つのデータセットでの年齢推定タスクでMobileNetsやShuffleNetsなどの比較的小さなモデルに対しSOTA達成かつ、メモリサイズも最小、run-time最速。比較的大規模なモデルの一部にMAE約0.5の差で劣る結果。

携帯機器への実装を想定したモデルの小型化の実用性。チャンネル数、depth-wise convolutionとsmall-scale画像の関係性の調査。