신경망은 다양한 아키텍처, 학습 목표, 데이터 모드에 걸쳐 놀라운 수준의 표현 수렴을 보이며, 이는 뇌 표현과 일치하는 것을 예측해요.
연구진은 단일 자극 수준에서 표현 수렴을 측정하는 새로운 방법론을 도입했으며, 이는 모드 내 분산을 기반으로 한 Generalized Procrustes Algorithm을 활용했어요.
실험 결과, 모드 내 분산이 낮을수록 시각과 언어 모델 간의 교차 모드 정렬이 크게 향상되며, 이는 최대 두 배까지 차이를 나타냈어요.