De wet die Tahmasebi gebruikte werd meer dan een eeuw geleden geformuleerd door de Duitse wiskundige Hermann Weil. De formule die hij afleidde werd traditioneel toegepast op fysische processen, zoals de trilling van een snaar. Een afgestudeerde student merkte op: de wet is gerelateerd aan de schatting van invoergegevens (het meet de complexiteit van spectrale informatie), maar houdt geen rekening met symmetrie. Tahmasebi stelde dat de aangepaste formule machinaal leren zou kunnen vergemakkelijken.
Met behulp van de ontdekking van Tahmasebi en Jegelka is het mogelijk om minder voor de hand liggende taken op te lossen. Stel dat een neuraal netwerk alle plaatjes moet selecteren waar het cijfer “3” op staat. Als er geen rekening wordt gehouden met symmetrie, zal het algoritme letten op de locatie (bovenkant van het veld, onderkant, midden, rechts, enzovoort) en positie (ondersteboven, gekanteld). Als de symmetrie van de gegevens is gecodeerd, zal het model het getal “3” in de afbeelding herkennen, ongeacht hoe het erop staat.
