各層ごとにスパイク表現を求め、微分可能な写像を構成することで、勾配損失、爆発を回避した逆伝播アルゴリズムを提案した。従来使われていたSG法の時間的なボトルネックとなっていた、時間を媒介しない誤差逆伝播を必要とせず、より短時間で学習が可能であると期待できる。

CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNet, DVS-CIFAR-10データセットにおいて、より少ないタイムステップ数で高い性能をマークした。特に、CIFAR-10では、他の手法よりも5%以上高い精度だった。別の実験では、タイムステップ数を減らしても精度があまり落ちないこと、より深いモデルで高い性能を発揮することがわかった。