(1) 順伝搬全体(Global)で１つのSparse Coding問題として捉える方式を提案したこと。(2) Skip connectionを含む順伝搬全体のSparse Coding問題をBlock Coordinate Descent法により効率的に解く方法を提案したこと。(3) 実験の中で誤差蓄積問題が解消されていることと敵対的サンプルに対するロバスト性を示したこと

cifar10をデータセット, ResNetをベースモデルとして実験評価。モデルの近似誤差が改善していること、敵対的サンプルに対するロバスト性が改善していることを示した。

https://github.com/wutong16/Adversarial_Long-Tail 課題が明確に書かれていて(誤差の蓄積と敵対的学習への脆弱性)、それが提案手法により解決されていることが実験によりわかりやすく示されている。提案手法のアイデアがわかりやすく(Layer-wise -> Global)、また著者らの工夫によりそれを実現している。