画像分類、画像検索、および少ショット学習（few-shot learning）などのコンピュータビジョンのタスクは、現在、ユークリッド埋め込みと球面埋め込みによって主導されています。これらの方法では、クラスの所属や類似度の最終的な判断が線形超平面、ユークリッド距離、または球面測地線距離（コサイン類似度）を使用して行われます。本研究では、多くの実践的なシナリオにおいて双曲空間埋め込み（hyperbolic embeddings）がより優れた選択肢であることを示しています。