Maakt het mogelijk om CNN-modellen te bouwen die zijn afgestemd op edge-apparaten, waarbij uitdagingen rond beperkte resources en het behoud van nauwkeurigheid worden opgelost. De prompt biedt concrete richtlijnen voor efficiënte architecturen en optimalisatietechnieken om praktische deep learning-oplossingen te implementeren op hardware met beperkingen, wat betere prestaties en bruikbaarheid oplevert dan generieke CNN-ontwerpen.