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How Data Augmentation Shapes Neural Representations

यह शोध पत्र यह लक्षण वर्णन करने के लिए आकार विश्लेषण उपकरणों (shape analysis tools) का उपयोग करता है कि कैसे विभिन्न डेटा ऑग्मेंटेशन रणनीतियाँ एक ज्यामितीय मीट्रिक स्पेस के भीतर न्यूरल नेटवर्क के निरूपणों (representations) को नया आकार देती हैं, जो यह प्रकट करता है कि ऑग्मेंटेशन की तीव्रता और प्रकार विशिष्ट, पूर्वानुमेय प्रक्षेपवक्र (trajectories) निर्मित करते हैं जो मॉडल एनसेम्बलिंग और विधि तुलना का मार्गदर्शन कर सकते हैं।

मूल लेखक: Tianxiao He, Alex H. Williams, Sarah E. Harvey

प्रकाशित 2026-05-18

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Tianxiao He, Alex H. Williams, Sarah E. Harvey

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

मुख्य विचार: सीखने के "आकार" (Shape) का मानचित्रण करना

कल्पना कीजिए कि आप एक रोबोट को बिल्ली पहचानना सिखा रहे हैं। आप उसे हजारों तस्वीरें दिखा सकते हैं, लेकिन आप उसे थोड़ी बदली हुई तस्वीरें दिखाकर भी सिखा सकते हैं—जैसे कि घुमाई गई (rotated), कटी हुई (cropped), या शोर (static noise) से भरी हुई। इसे डेटा ऑग्मेंटेशन (Data Augmentation) कहा जाता है। हम जानते हैं कि यह ट्रिक रोबोट को उसके काम में बेहतर बनाने में मदद करती है, लेकिन हमें वास्तव में यह नहीं पता कि यह रोबोट के मस्तिष्क को कैसे बदलती है।

यह शोध पत्र पूछता है: यदि हम प्रशिक्षण के नियमों में बदलाव करते हैं, तो क्या रोबोट का मस्तिष्क एक अनुमानित तरीके से बदलता है?

इसका उत्तर देने के लिए, लेखकों ने एक विशेष प्रकार का मानचित्र (map) बनाया। रोबोट के मस्तिष्क के भीतर के कच्चे आंकड़ों (raw numbers) को देखने के बजाय (जो बहुत उलझे हुए और तुलना करने में कठिन होते हैं), उन्होंने सूचना के "आकार" (shape) को देखा।

उपमा: मूर्तिकार और मिट्टी

रोबोट के भीतर किसी छवि की आंतरिक प्रस्तुति (representation) को मिट्टी के एक ढेले के रूप में सोचें।

इनपुट (Input): बिल्ली की एक तस्वीर।
प्रस्तुति (Representation): रोबोट उस तस्वीर को मिट्टी से बने एक विशिष्ट 3D आकार में बदल देता है।
समस्या: यदि आप दो अलग-अलग रोबोट लेते हैं, तो वे एक ही आकार बना सकते हैं लेकिन उसे घुमा सकते हैं, पलट सकते हैं, या खींच सकते हैं। यदि आप केवल निर्देशांकों (coordinates) को देखते हैं, तो वे पूरी तरह से अलग दिखते हैं, भले ही बिल्ली का "विचार" (idea) वही हो।

लेखक एक विशेष गणितीय उपकरण (जिसे रीमानियन शेप डिस्टेंस - Riemannian Shape Distance कहा जाता है) का उपयोग करते हैं जो एक जादुвई लेंस की तरह काम करता है। यह लेंस घुमाने, पलटने या खींचने को अनदेखा कर देता है। यह केवल आकार की ज्यामिति (geometry) पर ध्यान देता है। यदि दो आकारों को केवल घुमाकर या आकार बदलकर एक-दूसरे में बदला जा सकता है, तो लेंस कहता है, "ये एक ही आकार हैं।"

यात्रा: एक पथ पर चलना

शोधकर्ताओं ने रोबोट की सीखने की प्रक्रिया को आकारों के परिदृश्य (landscape) में एक यात्रा की तरह माना।

प्रारंभिक बिंदु: बिना किसी ट्रिक के प्रशिक्षित किया गया एक रोबकट (केवल कच्ची छवियां)।
पथ: जैसे-जैसे उन्होंने "डेटा ऑग्मेंटेशन" की "शक्ति" को बढ़ाया (उदाहरण के लिए, शोर को अधिक तेज करना या क्रॉपिंग को बड़ा करना), रोबोट के मस्तिष्क का आकार बेतरतीब ढंग से नहीं बदला। इसके बजाय, इसने एक सुचारू, अनुमानित पथ पर चलते हुए यात्रा की।

खोज:

जादुवी लेंस के बिना: यदि आप कच्चे आंकड़ों को देखते हैं, तो पथ एक अराजक मलबे जैसा दिखता है।
जादुवी लेंस के साथ: पथ एक सीधा, व्यवस्थित रास्ता है। शोर की शक्ति बढ़ाने से रोबोट का मस्तिष्क एक विशिष्ट दिशा में चलता है; क्रॉप का आकार बदलने से वह दूसरी दिशा में चलता है।

दिशा-सूचक यंत्र (Compass): कोणों को मापना

लेखकों ने इन पथों के बीच के कोण (angle) को भी मापा।

कल्पना कीजिए कि दो सड़कें एक ही शहर से शुरू होती हैं। यदि वे बिल्कुल एक ही दिशा में जाती हैं, तो कोण 0° है। यदि वे विपरीत दिशाओं में जाती हैं, तो कोण 180° है।
उन्होंने पाया कि डेटा ऑग्मेंटेशन के विभिन्न प्रकार (जैसे "रंग बदलना" बनाम "छवि के हिस्सों को काटना") रोबोट के मस्तिष्क को अलग-अलग दिशाओं में धकेलते हैं।

"एन्सेम्बल" (Ensemble) का रहस्य:
शोधपत्र ने रोबोट्स को स्मार्ट बनाने के लिए एक शानदार ट्रिक खोजी। यदि आप दो रोबोटों को अलग-अलग ऑग्मेंटेशन विधियों के साथ प्रशिक्षित करते हैं और उनके उत्तरों को मिलाते हैं (एक समिति के वोट की तरह), तो वे एक साथ बेहतर काम करते हैं यदि उनके "पथ" बहुत अलग थे (उनके बीच एक बड़ा कोण था)।

उपमा: यदि दो जासूस एक ही सुराग का उपयोग करके अपराध सुलझाते हैं, तो वे एक ही तरह की गलतियाँ करेंगे। लेकिन यदि एक जासूस ने पदचिह्नों को देखा और दूसरे ने टायर के निशानों को देखा (दो अलग-अलग कोण), तो उनकी रिपोर्टों को मिलाने से आपको बहुत स्पष्ट तस्वीर मिलती है। शोधपत्र दिखाता है कि उनके प्रशिक्षण पथों के बीच का "कोण" यह भविष्यवाणी करता है कि वे एक साथ कितनी अच्छी तरह काम करेंगे।

सूक्ष्मदर्शी (Microscope): लैंडमार्क्स

अंत में, लेखों ने इन आकारों के विशिष्ट "लैंडमार्क्स" (landmarks) को देखा। इन्हें छवियों की विशिष्ट विशेषताएं (जैसे "एक चमकीला बैकग्राउंड" या "तिरछी रेखाएं") समझें।

उन्होंने पाया कि डेटा ऑग्मेंटेशन सभी लैंडमार्क्स को समान रूप से नहीं धकेलता है।
कुछ छवियां "पिचक" (squished) जाती हैं (उनकी विशेषताएं कमजोर हो जाती हैं), जबकि अन्य "खिंच" (stretched) जाती हैं (उनकी विशेषताएं मजबूत हो जाती हैं)।
यह प्रभाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप रोबोट के मस्तिष्क के किस स्तर (layer) को देख रहे हैं। शुरुआती परतें किनारों जैसी सरल चीजों पर प्रतिक्रिया दे सकती हैं, जबकि बाद की परतें जटिल पैटर्न पर प्रतिक्रिया करती हैं।

निष्कर्षों का सारांश

अराजकता में व्यवस्था: डेटा ऑग्मेंटेशन रोबोट के मस्तिष्क को बेतरतीब ढंग से नहीं बिखेरता; यह इसे एक सुचारू, व्यवस्थित पथ पर ले जाता है।
दिशा मायने रखती है: ट्रिक्स के विभिन्न प्रकार (शोर बनाम क्रॉपिंग) मस्तिष्क को अलग-अलग दिशाओं में धकेलते हैं।
टीम वर्क: यदि आप दो रोबोटों को मिलाकर बेहतर परिणाम प्राप्त करना चाहते हैं, तो उन लोगों को चुनें जिन्हें ऐसी विधियों से प्रशिक्षित किया गया था जो उनके मस्तिष्क को सबसे अलग दिशाओं में धकेलती हैं।
परत दर परत: मस्तिष्क कैसे बदलता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप कितनी गहराई से देखते हैं।

यह शोधपत्र क्या नहीं कहता है

लेखक सावधानीपूर्वक केवल उसी तक सीमित रहते हैं जो उन्होंने मापा है। उन्होंने दावा नहीं किया कि यह विधि बीमारियों का इलाज करेगी, शेयर बाजार की भविष्यवाणी करेगी, या स्वचालित रूप से नए AI सिस्टम डिजाइन करेगी। उन्होंने केवल एक नया तरीका प्रदान किया है जिससे यह देखा और मापा जा सके कि प्रशिक्षण के विकल्प न्यूरल नेटवर्क की आंतरिक ज्यामिति को कैसे बदलते हैं। वे सुझाव देते हैं कि यह उपकरण शोधकर्ताओं को यह समझने में मदद कर सकता है कि कुछ प्रशिक्षण विकल्प दूसरों की तुलना में बेहतर क्यों काम करते हैं, लेकिन वे इन अंतर्दृष्टि के अनुप्रयोग को भविष्य के कार्यों के लिए छोड़ देते हैं।

तकनीकी सारांश: डेटा ऑग्मेंटेशन न्यूरल रिप्रजेंटेशन्स को कैसे आकार देता है

समस्या विवरण (Problem Statement)

जबकि डेटा ऑग्मेंटेशन (DA) डीप न्यूरल नेटवर्क्स में सामान्यीकरण (generalization) में सुधार के लिए एक आधारभूत तकनीक है, विभिन्न ऑग्मेंटेशन रणनीतियाँ सीखे गए आंतरिक रिप्रजेंटेशन्स (internal representations) की ज्यामिति को किस प्रकार बदलती हैं, इसके विशिष्ट तंत्र अभी भी कम समझे गए हैं। वर्तमान अभ्यास अक्सर ऑग्मेंटेशन हाइपरपैरामीटर्स (जैसे कि स्ट्रेंथ, प्रोबेबिलिटी, स्पेशियल एक्सटेंट) को ट्यून करने के लिए ह्यूरिस्टिक्स या प्रदर्शन-आधारित खोजों पर निर्भर करते हैं। हालाँकि, हाइपरपैरामीटर्स के विशिष्ट संयोजन लगभग समान कार्य सटीकता (task accuracy) प्रदान कर सकते हैं, जो यह संकेत देता है कि मानक प्रदर्शन मेट्रिक्स उन सार्थक अंतरों को छिपा देते हैं कि मॉडल डेटा को कैसे प्रस्तुत करना सीखता है।

लेखक कई प्रमुख प्रश्न उठाते हैं:

क्या DA विधियाँ हाइपरपैरेमीटर बदलने पर रिप्रजेंटेशन्स को सुपरिभाषित प्रक्षेपवक्रों (trajectories) के साथ ले जाती हैं?
क्या अलग-अलग ऑग्मेंटेशन प्रकार (जैसे रोटेशन बनाम क्रॉपिंग) हिडन लेयर कंप्यूटेशन को मौलिक रूप से भिन्न तरीकों से गढ़ते हैं, या उनके प्रभाव रेडंडेंट (redundant) हैं?
क्या रिप्रजेंटेशन्स की ज्यामितीय विविधता उस कार्यात्मक लाभ (functional gains) की भविष्यवाणी कर सकती है जो विभिन्न ऑग्मेंटेशन के साथ प्रशिक्षित मॉडलों को एंसेम्बल (ensemble) करने से प्राप्त होता है?
ऑग्मेंटेशन-प्रेरित परिवर्तन, रैंडम वेट इनिशियलाइजेशन द्वारा उत्पन्न परिवर्तन की तुलना में किस परिमाण के हैं?

कार्यप्रणाली (Methodology)

यह शोध पत्र न्यूरल रिप्रजेंटेशन्स का विश्लेषण करने के लिए एक रिमैनियन शेप स्पेस (Riemannian shape space) में उन्हें एम्बेड करके एक ज्यामितीय ढांचा प्रस्तावित करता है। यह दृष्टिकोण हिडन लेयर्स के एक्टिवेशन पैटर्न को एक उच्च-आयामी स्थान में पॉइंट क्लाउड्स (लैंडमार्क्स) के रूप में मानता है और उनकी ज्यामिति का विश्लेषण मनमाने रैखिक रूपांतरणों (linear transformations) से स्वतंत्र रूप से करता है।

1. रिमानियन शेप डिस्टेंस (Riemannian Shape Distance)

दो नेटवर्क्स (जो अलग-अलग DA रणनीतियों या हाइपरपैरामीटर्स के साथ प्रशिक्षित हैं) के बीच $X^A_\ell$ और $X^B_\ell$ रिप्रजेंटेशन्स की तुलना करने के लिए, लेखक एक दूरी मीट्रिक परिभाषित करते हैं जो ट्रांसलेशन, स्केलिंग, रोटेशन और रिफ्लेक्शन के प्रति अपरिवर्तनीय (invariant) है।

प्री-प्रोसेसिंग: प्री-शेप्स ( $Z_i$ ) बनाने के लिए न्यूरल रिस्पॉन्स को सेंटर्ड और यूनिट नॉर्म तक रीस्केल किया जाता है।
अलाइनमेंट: दूरी की गणना उन इष्टतम ऑर्थोगोनल ट्रांसफॉर्मेशन $O \in O(N)$ को खोजने द्वारा की जाती है जो प्री-शेप्स को अलाइन करता है।
मीट्रिक: रिमानियन शेप डिस्टेंस $\rho(X_i, X_j)$ को प्री-शेप हाइपरस्फीयर पर जियोडेसिक दूरी के रूप में परिभाषित किया गया है:
$\rho(X_i, X_j) = \arccos\left( \sup_{O \in O(N)} \text{Tr}[Z_j^\top Z_i O] \right)$
यह मीट्रिक दो रिप्रजेंटेशन्स को तब समान मानता है जब उनके पॉइंट क्लाउड्स को रिजिड ट्रांसफॉर्मेशन और स्केलिंग के माध्यम से सुपरइम्पोज़ किया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि वे समान रैखिक रूप से डिकोडेबल जानकारी रखते हैं।

2. प्रक्षेपवक्र विश्लेषण (Trajectory Analysis)

यह ढांचा ऑग्मेंटेशन स्ट्रेंथ में क्रमिक परिवर्तनों को शेप मैनिफोल्ड पर स्मूथ पाथ्स (जियोडेसिक्स) के रूप में चलते हुए कल्पित करता है।

जियोडेसिक एंगल्स: एक संदर्भ शेप (नो ऑग्मेंटेशन) से उत्पन्न होने वाले दो प्रक्षेपवक्रों के बीच का कोण शेप मैनिफोल्ड में टेंगेंट वेक्टर्स का उपयोग करके कंप्यूट किया जाता है। यह इस बात की दिशात्मक समानता को मापता है कि विभिन्न ऑग्मेंटेशन रिप्रजेंटेशन्स को कैसे नया आकार देते हैं।
लैंडमार्क डिस्प्लेसमेंट: लेखक अलाइन किए गए रिप्रजेंटेशन्स के बीच व्यक्तिगत प्रोब इमेजेस (लैंडमार्क्स) के विशिष्ट डिस्प्लेसमेंट वेक्टर्स ( $\Delta z_\mu$ ) का विश्लेषण करते हैं। यह प्रकट करता है कि कौन से विशिष्ट इनपुट सबसे अधिक विरूपित (distorted) होते हैं और ये विरूपण नेटवर्क की परतों में कैसे भिन्न होते हैं।

3. प्रयोगात्मक सेटअप (Experimental Setup)

मॉडेल्स: ResNet-18 और विजन ट्रांसफॉर्मर्स (ViT)।
डेटासेट: CIFAR-10 (परिशिष्ट में ImageNet फाइन-ट्यूनिंग उदाहरणों के साथ)।
ऑग्मेंटेशन्स: गाऊसी शोर (Gaussian noise), पैच गाऊसी (CutOut-जैसा), रोटेशन, शीयर, कलर जिटर, ग्रेस्केल, और रैंडम क्रॉपिंग का एक स्पेक्ट्रम, जिन्हें विभिन्न मैग्नीट्यूड पर लागू किया गया है।
मूल्यांकन: 10,000 क्लीन टेस्ट इमेजेस के लिए हिडन लेयर्स (जैसे लेयर 2, avgpool) से रिप्रजेंटेशन्स एकत्र किए गए।

मुख्य परिणाम (Key Results)

1. शेप स्पेस में स्ट्रक्चर्ड प्रक्षेपवक्र (Structured Trajectories in Shape Space)

लेखक प्रदर्शित करते हैं कि ऑग्मेंटेशन स्ट्रेंथ को बढ़ाना शेप स्पेस में सुव्यवस्थित, स्ट्रक्चर्ड प्रक्षेपवक्रों के साथ चलता है, न कि नैव (naive) यूक्लिडियन स्पेस में।

अलाइनमेंट की आवश्यकता: बिना ऑर्थोगोनल अलाइनमेंट के, डिस्टेंस मैट्रिसेस और MDS-PCA विज़ुअलाइज़ेशन में ऑग्मेंटेशन पैरामीटर्स के सापेक्ष कोई सुसंगत संगठन नहीं दिखता है। अलाइनमेंट के साथ, स्पष्ट, स्मूथ प्रक्षेपवक्र उभरते हैं जहाँ दूरी ऑग्मेंटेशन मैग्नीट्यूड के साथ सह-संबंधित होती है।
पूर्वानुमेयता (Predictability): लीनियर रिग्रेशन मॉडल क्लीन इमेज के अलाइन किए गए शेप रिप्रजेंटेशन्स से ऑग्मेंटेशन हाइपरपैरामीटर्स (जैसे शोर का स्टैंडर्ड डेविएशन $\sigma$ , पैच साइज $C$ ) की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो पुष्टि करता है कि रिप्रजेंटेशन्स DA पैरामीटर्स के संबंध में व्यवस्थित रूप से संगठित हैं।

2. परिवर्तन का परिमाण: DA बनाम रैंडम सीड (Magnitude of Change: DA vs. Random Seed)

यह अध्ययन DA द्वारा प्रेरित रिप्रजेंटेशन परिवर्तन के पैमाने की तुलना अलग-अलग रैंडम सीड्स के कारण होने वाली परिवर्तनशीलता से करता है।

नेचुरल यूनिट्स: $D_{aug}$ (DA के कारण दूरी) और $D_{seed}$ (सीड के कारण दूरी) को परिभाषित करके, लेखक एक ट्रांजिशन पॉइंट की पहचान करते हैं। छोटे ऑग्मेंटेशन स्ट्रेंथ के लिए, $D_{aug} \approx D_{seed}$ । जैसे-जैसे स्ट्रेंथ बढ़ती है (उदाहरण के लिए, शोर का स्टैंडर्ड डेविएशन $s > 0.2$ ), $D_{aug}$ , $D_{seed}$ से अधिक हो जाता है। यह यह निर्धारित करने के लिए एक "नेचुरल यूनिट" स्केल प्रदान करता है कि कब DA प्रभाव इनिशियलाइजेशन नॉइज़ से अलग होने लगते हैं।

3. ज्यामितीय विविधता एंसेम्बल लाभ की भविष्यवाणी करती है (Geometric Diversity Predicts Ensemble Gains)

विभिन्न ऑग्मेंटेशन प्रकार शेप स्पेस में विशिष्ट प्रक्षेपवक्र उत्पन्न करते हैं।

विशिष्ट दिशाएँ: विभिन्न DA प्रकारों (जैसे रोटेशन बनाम नॉइज़) के प्रक्षेपवक्यों के बीच जियोडेसिक एंगल्स के हीटमैप दिखाते हैं कि वे गैर-रेडंडेंट दिशाओं में रिप्रजेंटेशन्स को बदलते हैं।
एंसेम्बल सहसंबंध: दो ऑग्मेंटेशन प्रक्षेपवक्यों के बीच जियोडेसिक एंगल और उन संबंधित ऑग्मेंटेशन्स के साथ प्रशिक्षित मॉडलों को एंसेम्बल करने से प्राप्त सटीकता लाभ के बीच एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध है। ज्यामितीय रूप से विविध रिप्रजेंटेशन्स (बड़े कोण) के साथ प्रशिक्षित मॉडल बड़े एंसेम्बल सुधार प्रदान करते हैं।

4. लेयर-डिपेंडेंट लैंडमार्क डिस्प्लेसमेंट (Layer-Dependent Landmark Displacements)

लैंडमार्क डिस्प्लेसमेंट का विश्लेषण यह प्रकट करता है कि DA प्रभाव नेटवर्क में समान नहीं हैं।

लेयर विशिष्टता: शुरुआती लेयर्स (जैसे ResNet-18 की लेयर 2) में, मैक्सिमली डिस्प्लेस्ड लैंडमार्क्स लो-लेवल इमेज फीचर्स (जैसे डायगोनल एड्ज, ब्राइट बैकग्राउंड) के साथ सह-संबंधित होते हैं। गहरी लेयर्स (जैसे avgpool) में, ये पैटर्न कम स्पष्ट होते हैं, और डिस्प्लेसमेंट लो-डायमेंशनल होते हैं।
तंत्र (Mechanism): यह सुझाव देता है कि DA विशिष्ट इमेज सबसेट्स के फीचर्स को कम या अधिक करके (attenuating or amplifying) लेयर-विशिष्ट तंत्रों के माध्यम से रिप्रजेंटेशन्स को नया आकार देता है।

महत्व और दावे (Significance and Claims)

यह पेपर रिप्रजेंटेशनल ज्योमेट्री के लेंस के माध्यम से डेटा ऑग्मेंटेशन विधियों को समझने और तुलना करने के लिए एक सिद्धांतिक उपकरण (principled tool) प्रदान करने का दावा करता है।

सटीकता से परे: लेखक तर्क देते हैं कि केवल प्रदर्शन मेट्रिक्स उन प्रशिक्षण प्रोटोकॉल के बीच अंतर करने के लिए अपर्याप्त हैं जो समान सटीकता लेकिन अलग-अलग आंतरिक रिप्रजेंटेशन्स प्रदान करते हैं। शेप स्पेस विश्लेषण इन छिपे हुए अंतरों को उजागर करता है।
एकीकृत ढांचा (Unified Framework): यह ढांचा विभिन्न हाइपरपैरामीटर्स, आर्किटेक्चर या इनिशियलाइजेशन सीड्स का उपयोग करने वाले मॉडल्स की तुलना करने के लिए डिफरेंशियल ज्योमेट्री के उपकरणों का उपयोग करके एक सामान्य भाषा प्रदान करता है।
व्यावहारिक उपयोगिता: निष्कर्ष बताते हैं कि शेप-स्पेस प्रक्षेपवक्यों का विश्लेषण निम्नलिखित में मार्गदर्शन कर सकता है:
- हाइपरपैरामीटर सर्च: उन क्षेत्रों की पहचान करना जहाँ DA प्रभाव महत्वपूर्ण हैं।
- एंसेम्बल निर्माण: उन ऑग्मेंटेशन रणनीतियों का चयन करना जो एंसेम्बल प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए ज्यामितीय विविधता को अधिकतम करती हैं।
- व्याख्यात्मकता (Interpretability): यह समझना कि विशिष्ट ऑग्मेंटेशन, ऑग्मेंटेशन प्रकार और नेटवर्क डेप्थ के आधार पर, लेयर-दर-लेयर रिप्रजेंटेशन्स को कैसे विकृत करते हैं।

लेखक स्पष्ट रूप से इमेज क्लासिफिकेशन, क्लासिकल DA मेथड्स और फिक्स्ड प्रोब इमेजेस के पोस्ट-हॉक विश्लेषण तक अपनी स्कोप को सीमित करते हैं, यह नोट करते हुए कि सीखे गए ऑग्मेंटेशन पॉलिसी या ट्रेनिंग डायनेमिक्स तक विस्तार करना भविष्य का कार्य है। वे यह भी स्वीकार करते हैं कि उच्च-आयामी रिप्रजेंटेशन्स के लिए रिमानियन शेप डिस्टेंस की कम्प्यूटेशनल लागत अधिक है, जिसके लिए व्यवहार में डाइमेंशनलिटी रिडक्शन की आवश्यकता होती है।