この研究では，特徴ベクトルの幾何学的ランダム回転を解析することで，幾何学的回転を伴わない効率的な回転に基づく正則化を理論的に定式化し，マージンの観点から特徴表現力を向上させる手法を提案したこと．

提案手法は，分類器の一般的な幾何学的特性に基づいてあらかじめ設定可能な回転角度をパラメータとし，分類器のロジットを正則化することで，低い計算コストで動作する． この本論文では，提案手法を様々な視覚分類課題において，他の正則化手法との性能比較や経験的評価により徹底的に分析した．

CVでは特徴ベクトルの幾何学的なランダム回転がデータ拡張として一般的に使用されているが，この研究ではそれを最終出力の１つ手前の特徴ベクトルに施すことで計算コストの削減を行った点．さらに，Margin-based regularizationとの組み合わせで効率的な学習を実現し，それらの幾何学的な理解を提供したから GitHub:https://github.com/tk1980/StatRot