NeuroAI शोधकर्ताओं ने पर्याप्त कठिन कार्य के लिए किसी भी दो न्यूनतम गहरी तंत्रिका नेटवर्क (DNN) समाधानों के लिए, रैखिक मैपिंग पर आधारित कमजोर संरेखण विशेष अक्षों की मजबूत संरेखण की गारंटी देता है, यह दिखाकर कंट्रावैरियंस की अवधारणा को औपचारिक किया। यह संरेखण नेटवर्क पदानुक्रम को ज़िपर कर देता है, जिससे कार्य के अंत-से-अंत अनुकूलन से विशेष अक्ष उभरते हैं।
- नेटवर्क प्रतिनिधित्वों का कमजोर संरेखण विशेष अक्षों की मजबूत संरेखण की गारंटी देता है।
- अनुकूलन के दौरान संरेखण नेटवर्क पदानुक्रम में ऊपर की ओर प्रसारित होता है।
- पर्याप्त रूप से कठिन कार्यों के साथ कृत्रिम और वास्तविक मस्तिष्क नेटवर्कों के बीच अभिसारी विकास संभवतः अनिवार्य है।
ये परिणाम सुझाव देते हैं कि जब कार्य पर्याप्त रूप से कठिन होते हैं, तो अंतर-नेटवर्क तुलना के लिए मापदंड का चयन कम संवेदनशील हो जाता है।