classifierの決定境界の幾何形状（主に曲率）とadversarial trainingの効果の分析を行なった研究。adversarial trainingを行うことで、決定境界の曲率が小さくなることを理論的・実験的に示し、決定境界の曲率の大きさを制限する制約項を追加することで、adversarial trainingに準ずる頑健性を獲得できる手法であるCUREを提案した。