주어진 학습 패턴에 노이즈를 첨가하여 인공적으로 또 다른 학습 데이터를 형성함으로써 신경망의 일반화 성능 향상에 기여하고 있음을 보여주고 있다. 그러나 여기서 문제가 되는 것은 일반화 성능을 최대로 향상시킬 수 있는 최적의 노이즈 양을 결정하는 것이다. 노이즈는 평균이 0이고, 분산이 어느 특정 값으로 주어지는 정규 분포에 의한 난수(random number)로 주어진다. 그리하여 주어지는 분산을 노이즈의 양으로 나타내며, 이를 최적화 하는 것이 이 논문에서 제안하는 바이다.