双曲空間のポアンカレ円板モデルへの画像データの埋め込みを試し、実際のタスクにおいて有効であることを示した点。

ポアンカレ円板への埋め込みを用いて分類モデルを学習すると、より不確実性が高いと思われる画像がより原点近くへ埋め込まれた。双曲距離を用いた ProtoNets は、MiniImageNet の few-shot の分類において既存手法に匹敵する精度を達成。Person re-identification では、双曲距離を使ったモデルがユークリッド距離を使うモデルより多くの場合に精度が良かった。

単語の埋め込みなどで用いられるポアンカレ円板モデルの埋め込みを、新たに画像に対して適用し、実際のタスクにおいて有効であることを示したことが採択された理由と考えられる。