第二次最適化手法は、深層学習に大きな影響を与えています。これらの手法は勾配降下法よりも収束速度が速く、特に平坦な領域や急峻な領域で効果を発揮します。また、ハイパーパラメータの調整が難しいという問題点も解決されます。しかし、第二次最適化手法は計算コストが高いため、実装上の課題がありました。この論文で提案されたFNGD（高速自然勾配降下）手法は、この課題に対処する新しいアプローチです。