연구에서는 지도 학습 방식이 아닌 자기 지도 학습(SSL) 모델에서 발생하는 선형 영역의 분포 변화를 분석했어요. SSL 모델은 지도 학습 모델보다 적은 수의 선형 영역을 생성하여 비슷한 수준의 정확도를 달성하는 것으로 나타났어요. 선형 영역의 변화를 추적하여 표현 품질을 평가하고, 모델 성능을 예측하는 데 도움이 되는 지표로 활용할 수 있음을 보여줬어요.