Jakie są pozytywne i negatywne aspekty tego modelu?
Model: Neural Persistence
Pozytywnymi aspektami Neural Persistence są fakt, że jest to miara złożoności architektur sieci neoronowych oparta na analizie topologicznej danych na ważonych grafach warstwowych. Ta metoda uchwytuje istotne właściwości modeli w sposób znacznie bardziej wszechstronny niż inne miary złożoności. Negatywnym aspektem Neural Persistence jest to, że jest ona obliczeniowo bardziej kosztowna nirz inne metody, co może stanowić problem w różnych zastosowaniach.