لقد جذبت التعلم التلقائي للتمثيلات البصرية اهتمامًا بحثيًا كبيرًا. وعلى الرغم من أن الطريقة الشائعة لتقييم التمثيلات التلقائية هي نقلها إلى مهام تطبيقية لاحقة، فإننا نستكشف بدلاً من ذلك مشكلة قياس قابلية تفسير هذه التمثيلات، أي فهم المعاني المُشَكَّلة في التمثيلات الأولية. نُصِف هذه المشكلة على أنها تقدير المعلومات المتبادلة بين التمثيل والفضاء المُصنَّف يدويًا للمفاهيم. ولقياس ذلك، نُقدِّم ما يُسمَّى "مُحدودية التفكيك": يجب أن تُمْتَصَرَ المعلومات بواسطة نماذج بسيطة، تقوم بتحويل المفاهيم إلى مجموعات من البيانات تتشكل في فضاء التمثيل. ويُسمَّى هذا النهج الذي نقترحه "الاستقصاء الخطي العكسي"، ويُوفِّر رقمًا واحدًا حساسًا لدرجة المعنى في التمثيل. كما يمكن لهذا المقاييس الكشف عن الحالات التي يرتبط فيها التمثيل بتركيبات من المفاهيم المُصنَّفة (مثل "تفاحة حمراء") بدلًا من مجرد صفات منفصلة (مثل "أحمر" و"تفاحة" على حدة). وأخيرًا، نقترح أيضًا استخدام تصنيفات مُشرَّفة لوضع علامات تلقائية على مجموعات بيانات كبيرة باستخدام فضاء غني من الخصائص. باستخدام هذه الرؤى، نُقيِّم عددًا كبيرًا من التمثيلات التلقائية، ونُرتِّبها حسب قابلية التفسير، ونُبرز الفروق التي تظهر مقارنة بالتقييم القياسي باستخدام التحديد الخطي.