本研究では、スコアベースの拡散モデルを用いてラジオ銀河動物園（RGZ）データセットの内因次元（iD）を推定します。作業を通じて、iDの推定値がベイズニューラルネットワーク（BNN）のエネルギースコアとしての関数にどのように依存するかを調査します。特に、ラジオソースがRGZデータセットのMiraBestサブセットに類似している程度を測定します。その結果、分布外のソースは高いiD値を示し、RGZ全体のiDは通常の自然画像データセットで報告されている値を上回ることがわかりました。さらに、iDがFanaroff-Riley（FR）形態クラス間でどのように変化し、信号対雑音比（SNR）の関数としてどのように変動するかを分析します。FR IクラスとFR IIクラス間に相関は見られませんが、iDが低い場合にはSNRが高くなる傾向が弱く観察されました。RGZデータセットを用いた将来の研究では、iDとエネルギースコアの関係を利用することで、さまざまな自己教師あり学習アルゴリズムの学んだ表現を定量的に研究・改善することが可能です。