Новый синтетический набор данных, основанный на критических кластерах среднего поля перколяции, предоставляет реалистичную и аналитически обоснованную модель с иерархической структурой. В нём присутствуют редкие, фрактальные кластеры с распределениями размеров по степенному закону и скрытые переменные, генерирующие целевые значения через иерархию таксономии. Нейронные сети могут линейно декодировать эти истинные скрытые переменные из активаций, демонстрируя сильную интерпретируемость.