"In particular, (b) indicates that it may be *necessary* to design regularization methods that steer NNs towards the correct decision boundaryit says nothing about whether these regularization methods will be *sufficient* , which the paper seems to suggest, e.g. in the abstract ""our results suggest that adversarial vulnerability is not an unavoidable consequence of machine learning in high dimensions, and may often be a result of suboptimal training methods used in current practice."""	['non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'con', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non', 'non']	paper quality