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En el campo del aprendizaje profundo, el paralelismo entre las redes neuronales profundas y los flujos de grupo de renormalización (RG) ha sido debatido durante años, pero hasta ahora sin validación cuantitativa. Un estudio reciente sobre redes residuales MLP (perceptrón multicapa) ha demostrado que el rango efectivo de la corriente residual disminuye monótonamente con la profundidad tras el entrenamiento, lo que sugiere una integración progresiva de grados de libertad irrelevantes. Este colapso de rango no es arbitrario: solo ocurre cuando la longitud de correlación de los datos de entrada es corta, mientras que para secuencias con correlaciones largas el rango se mantiene. Esto revela que la red aplica un filtrado selectivo, preservando únicamente las variables relevantes para la tarea de predicción, similar al criterio de relevancia en RG. Además, la deriva del kernel entre capas se concentra en una o dos transiciones específicas, mientras el resto de la red permanece cerca de un punto fijo, formando mesetas discretas. Estos hallazgos, basados en métricas medibles y controladas, constituyen la primera evidencia empírica de que una red residual MLP implementa un proceso de coarse-graining gobernado por la estructura espectral de los datos.
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