Auto MLにおいて Normal Layer と Reduction Layer という２つのレイヤーを設計。
そのレイヤーを組み合わせることで、オブジェクト検出において既存モデルを上回る検出精度を達成。
基本的な流れはNASと同じアーキテクチャ。
相違点は、 Child Network を CNN に限定して、 Contraller RNN によるハイパーパラメータ探索の効率化を図るところにある（ CNN の畳み込みやプーリングを CNN セルと定義し、 CNN セルの最適化を行う）。
そのためにCNNセル（ Convolutional cell ）を導入する。
