　NNEFは、さまざまなデバイスやプラットフォームのアプリケーションにおいて、ニューラルネットワーク、トレーニングツールと推論エンジンの組み合わせを使用でき、機械学習におけるフラグメンテーション（断片化）を軽減する。NNEF1.0は暫定仕様として発表されており、業界からのフィードバックを仕様確定前に組み込むことができる。

　標準仕様には、個別のトレーニング、ニューラルネットワークの構造、動作ならびにパラメータの詳細をカプセル化し、それを生成するためのツールや実行用の推論エンジンが含まれる。

　また、Torch、Caffe、TensorFlow、Theano、Chainer、Caffe2、PyTorch、MXNetなどのツールやエンジン間で、エクスポートとインポートが確実にできる設計になっている。豊富な機能セットを搭載し、幅広いユースケースとネットワークタイプ、Pythonから構文要素を借用し、スケーラブルな設計に対応する。高度なネットワークを最適化するカスタム複合オペレーションの定義も含まれており、将来的に安定したプラットフォームを提供する。

　さらに、同社のOpenVXワーキンググループと連携しており、NNEFファイルが処理できる。OpenVX Neural Networkの拡張によってOpenVX 1.2はクロスビジョンの推論エンジンとして機能し、コンピュータビジョンと深層学習の操作を1つのグラフにまとめることができる。

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