Rescrieți următorul paragraf într-un mod mai concis și mai clar.
Pentru a face rețelele neurale mai ușor de înțeles, cercetătorii au propus diferite metode, dar aceste metode se concentrează în general pe examinarea rețelelor prin intermediul datelor de intrare. În această lucrare, este introdusă o măsură unică, numită persistență neurală(d), care poate cuantifica complexitatea arhitecturilor de rețele neurale(d) pe baza analizei datelor topologice(d) efectuate pe grafuri ponderate stratificate. Utilitatea sa practică este demonstrată prin prezentarea modului în care surprinde cele mai bune practici care au fost dezvoltate de comunitatea de învățare profundă, inclusiv abandonul școlar și normalizarea loturilor. În plus, se propune un criteriu de oprire legat de persistența neurală, care reduce semnificativ perioadele de antrenament, menținând în același timp același nivel de precizie ca oprirea timpurie pe baza pierderilor de validare.
Introducem persistența neuronală, o măsură de complexitate pentru rețelele neurale bazată pe analiza topologică a datelor care surprinde cele mai bune practici cum ar fi renunțarea și normalizarea loturilor, și propunem un criteriu de oprire bazat pe persistență care scurtează timpul de antrenament menținând în același timp acuratețea.