Gli aspetti positivi di Neural Persistence sono che si tratta di una misura di complessità per le architetture di reti neurali basata sull'analisi dei dati topologici su grafici stratificati ponderati. Questo metodo cattura le proprietà salienti dei modelli in modo molto più completo rispetto ad altre misure di complessità. L'aspetto negativo di Neural Persistence è che è computazionalmente più costoso di altri metodi, il che può essere un problema in varie applicazioni.
Modello: persistenza neurale
Quali sono gli aspetti positivi e negativi di questo modello?