FMMSの性能向上は、主にモーダル相互損失（MML）とターゲットモデルフィードバックの二つの要因によって促進されます。MMLは、マッチングペアの距離を増加させ、ミスマッチペアの距離を減少させることにより、攻撃の更新方向を多様化します。これにより、FMMSはターゲットモデルの敵対的領域をより効果的に探索できるようになります。一方、ターゲットモデルフィードバックは、生成された敵対的例を反復的に洗練させるための重要な情報を提供します。このフィードバックにより、FMMSはより効果的な敵対的例を生成するためのガイダンスを得ることができます。したがって、MMLとターゲットモデルフィードバックは相互に補完し合い、FMMSの性能向上に寄与していますが、特にターゲットモデルフィードバックが敵対的例の最適化において重要な役割を果たしていると考えられます。