本記事では、フラクタルにインスパイアされた計算アーキテクチャ「FractalNet」を紹介しています。このアーキテクチャは、大規模なモデルの多様性に効率的に挑むことを目的としています。記事では、畳み込み、正規化、活性化、ドロップアウト層の系統的な置換を通じて、1,200以上の神経ネットワークのバリエーションを生成するためのテンプレート駆動型の生成器、ランナー、評価フレームワークを含む新しいセットアップが説明されています。フラクタルテンプレートを用いることで、構造の再帰性や多列の経路が可能になり、モデルはバランス良くより深く、より広くなります。トレーニングはPyTorchを使用し、CIFAR-10データセットで5エポックにわたり行われ、高い性能と計算効率を示しています。本稿は、フラクタル設計が自動化されたアーキテクチャ探索の実行可能でリソース効率的な方法であることを位置付けています。