직교 회전
잠재 표현 공간에 직교 변환을 적용하여 좌표계만 변경하고 상호 간의 내적 관계를 보존하는 연산으로서, 개별 뉴런 활성 대신 표현의 기하학적 구조가 기능적 정보를 담는지를 검증하는 데 사용된다. 연구에서는 직교 회전 후에도 구문·결정·안정화 정보가 디코딩 가능함을 통해 기하학적 구성이 핵심임을 입증했다. 이 방법은 뉴런 수준 설명보다 표현 공간의 상대적 구조를 강조한다.