анализируются с помощью дискретного преобразования Фурье (ДПФ). Автор обнаруживает, что после применения сглаживающего фильтра и постеризации к спектральным коэффициентам, существенная информация о обучении сохраняется, что может быть использовано для тонкой настройки в качестве начальных условий. Постеризованное спектральное представление занимает значительно меньше места, чем исходные веса, что предлагает потенциальную технику сжатия. Автор предполагает, что этот эффект интересен для проектирования нейронных сетей, и предоставляет код в md-summaries в качестве подсказок для агентов искусственного интеллекта.