経験損失の局所的なflat minimaがモデルの汎化を向上させることに注目し、新たな正規化手法としてadversarial model perturbation (AMP)ロスを提案。経験損失のパラメータに小さなノイズ（摂動）を加えて操作することで、経験損失の局所的なflat minimaを局所解として得ることができることを示した。