도 7 은 Omniglot 데이터 셋 으로 학습 한 TapNet 의 신경망 임 베 딩 공간 과 투영 공간 을 t - SNE 를 이용 해 도식 화 한 것 이 다 . 각 클래스 데이터 들 은 클래스 의 문자 이미지 로 표현 하 였 고 , 기준 벡터 는 원 안 의 문자 이미지 로 표현 하 였 다 . 임 베 딩 공간 에서 클래스 이미지 들 과 해당 하 는 기준 벡터 는 서로 가깝 게 위치 해 있 지 않 지만 , 투영 공간 에서 는 같 은 클래스 의 데이터 들 과 문자 이미지 들 이 가깝 게 위치 하 는 것 을 확인 할 수 있 다 . 또한 , 투영 된 이미지 들 은 단순히 해당 하 는 기준 벡터 와 가깝 게 위치 하 는 것 이 아니 라 , 다른 클래스 의 기준 벡터 들 로부터 먼 곳 에 위치 하 는 경향 을 보인다 . 결과 적 으로 , 투영 공간 상 의 투영 을 통해 동일 클래스 의 데이터 들 은 동일 기준 벡터 를 기준 으로 서로 가깝 게 위치 하 며 , 다른 클래스 의 데이터 들 과 는 서로 멀 게 위치 하 여 분류 성능 이 향상 된 것 을 알 수 있 다 . 이러 한 클래스 데이터 간 의 분리 는 투영 공간 형성 과정 에서 원래 의 기준 벡터