深層畳み込みモデルは線形で柔軟ではない性質を持ち、敵対的摂動に対して脆弱である。そこで、マハラノビス様の距離関数を学習することで、非線形な放射基底関数を用いた畳み込み特徴量マッピングを行う手法を提案する。