본 논문은 딥러닝에서 흔히 발생하는 롱테일 인식 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존의 적응적 정규화 방법은 하이퍼파라미터에 민감하다는 단점이 있었지만, 제안하는 SAMN 방법은 하이퍼파라미터 없이 모노토닉 제약을 적용하여 이 문제를 해결합니다. 실험 결과, SAMN은 벤치마크 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존 방식의 한계를 극복했습니다.