Manifold geometry underlies a unified code for category and category-independent features
Este estudio demuestra que las redes neuronales convolucionales pueden desarrollar un código unificado para la identidad de objetos y características independientes de la categoría, revelando que la geometría de las variedades subyacente permite la lectura precisa de ambas informaciones sin comprometer el rendimiento de clasificación.