Maakt het mogelijk om CNN-modellen te bouwen die goed presteren ondanks hardware- en data beperkingen, waardoor beeldclassificatie-oplossingen kunnen worden ingezet in omgevingen met beperkte middelen zoals edge-apparaten of kleine datasets. Het richt zich op praktische architectuur- en trainingsmethoden die efficiëntie en effectiviteit combineren, en biedt daarmee een unieke invalshoek die nog niet in bestaande prompts is behandeld.