연구진이 하다마드 다양체 상의 1-립시츠 신경망을 구축하고 분석했어요. Busemann 함수와 Busemann 기울기 흐름을 활용하여 1-립시츠 기하학적 구조를 보존하는 레이어를 설계했어요. 쌍곡면 공간에서의 강건한 분류와 SPD 행렬 다양체에서의 마스크된 Wishart 공분산 재구성 실험을 통해 성능을 검증했어요. 비압축성 디노이징 기법을 활용하여 마스크된 Wishart 공분산 재구성 문제에서 기존 방식보다 개선된 결과를 얻었어요.