Este estudio introduce la nitidez riemanniana, una medida de planitud invariante a reparametrizaciones basada en la geometría de la Matriz de Información de Fisher. Demuestra que la distribución estacionaria de SGD se concentra en mínimos riemannianamente planos y vincula este sesgo geométrico con la generalización mediante un límite PAC-Bayes. Los experimentos en MNIST y CIFAR-10 muestran que la nitidez riemanniana rastrea mejor la generalización que la nitidez euclidiana, con un escalado consistente con la teoría.