本記事では、深層ニューラルネットワーク（DNN）の幾何学的理解が不十分である現状を踏まえ、最適化された形状が高信頼度での分類を可能にすることを示しています。具体的には、形状がモデルの重要な領域を正確に特定するための解釈ツールとして機能し、さらには新たな一般化可能な敵対的パラダイムを構築できることを探求しています。これを実現するために、強力なフーリエ級数を用いて任意の形状をパラメータ化し、ピクセル網へと変換するマッピングを行い、物理的に妥当な形状を確保しつつ最適化効率を高めるための信号エネルギーの制約を導入したエンドツーエンドの微分可能なフレームワークを提案しています。本研究は、DNNの幾何学的世界を探るための多様なフレームワークを提供し、機械認識の理解の新たなフロンティアを開くものです。