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En el ámbito del aprendizaje automático, el transporte óptimo neural semi-dual es una técnica que permite aprender un mapa de transporte a través de un objetivo max-min. Sin embargo, durante el entrenamiento puede ocurrir que se llegue a mapas incorrectos o degenerados. En un escenario común donde los datos se concentran en una variedad de baja dimensión, se han identificado soluciones espurias: el objetivo está subdeterminado fuera de la variedad de datos, mientras que la señal de transporte en la variedad permanece identificable.
Para abordar este problema, se ha propuesto el suavizado de ruido aditivo como una solución. Gracias a investigaciones recientes, se han demostrado nuevas garantías de recuperación del mapa a medida que el ruido tiende a cero. Este enfoque ofrece un nivel de ruido terminal computable $\varepsilon_{\mathrm{stat}}(N)$ que alcanza la tasa estadística óptima, con una escala determinada por la dimensión intrínseca de los datos. Este análisis teórico unificado ha permitido establecer tasas de error que dependen de la dimensión intrínseca en lugar de la dimensión ambiente.
Es importante tener en cuenta que el objetivo semi-dual reducido se vuelve cada vez más mal condicionado a medida que el ruido disminuye. Por lo tanto, se plantea una regla de detención fundamentada: disminuir por debajo de $\varepsilon_{\mathrm{stat}}(N)$ puede empeorar la condición de optimización sin mejorar la precisión estadística.
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