نقترح طريقة لتطابق السطح للسحابات النقطية ثلاثية الأبعاد غير المنظمة. تُسمى هذه الطريقة "ديب فيت" (DeepFit)، وتستخدم شبكة عصبية لتعلم أوزان نقطة بنقطة لتطابق السطح متعدد الحدود باستخدام المربعات الصغرى الموزونة. تعمل الأوزان المُتعلمة كاختيار ناعم لمحيط نقاط السطح، مما يتجنب الحاجة إلى تحديد المقياس التي كانت مطلوبة في الطرق السابقة. لتدريب الشبكة، نقترح خسارة جديدة تُعرف بـ "تماسك السطح" (surface consistency loss) والتي تحسن تقدير وزن النقطة. تمكن هذه الطريقة من استخراج متجهات الطبيعية وغيرها من الخصائص الهندسية مثل الانحناءات الرئيسية، والتي لم يتم تقديمها كحقائق أساسية أثناء التدريب. نحقق أفضل النتائج على مجموعة بيانات معيارية لتقدير الطبيعية والانحناء، ونبين صلابة الطريقة أمام الضوضاء والنقاط الشاذة والتغيرات في الكثافة، ونظهر تطبيقها في إزالة الضوضاء.