자동 나이 및 성별 분류는 소셜 플랫폼과 소셜 미디어의 부상과 함께 점점 더 다양한 응용 분야에서 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 방법들이 실제 이미지에서 보이는 성능은 여전히 크게 부족한 편이며, 특히 얼굴 인식과 관련된 작업에서 최근 보고된 엄청난 성능 향상과 비교하면 더욱 두드러진다. 본 논문에서는 깊이 있는 합성곱 신경망(CNN)을 활용하여 표현을 학습함으로써 이러한 작업에서 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이를 위해 학습 데이터의 양이 제한된 상황에서도 사용 가능한 간단한 합성곱 네트워크 아키텍처를 제안한다. 최근 발표된 Adience 벤치마크를 활용하여 제안한 방법을 평가한 결과, 기존 최고 수준의 방법들에 비해 극적으로 우수한 성능을 나타냈다.