 Quels sont les aspects positifs et négatifs de ce modèle ?
 Modèle : Persistance neurale
Les aspects positifs de Neural Persistence sont qu'il s'agit d'une mesure de complexité pour les architectures de réseaux de neurones basée sur l'analyse de données topologiques sur des graphes stratifiés pondérés. Cette méthode capture les propriétés saillantes des modèles d'une manière beaucoup plus complète que d'autres mesures de complexité. L'aspect négatif de Neural Persistence est qu'il est plus coûteux en termes de calcul que d'autres méthodes, ce qui peut être un problème dans diverses applications.