Exploramos aqui a flexibilidade das redes de caracteristica de enxame, uma arquitetura baseada na compressão do número de parametros a partir da reinterpretação da camada anterior como particulas dentro de um enxame. Esse modelo foi proposto inicialmente por Nguyen Ha Thanh, do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia do Japão, e obteve sucesso ser o menor modelo por ordens de magnitude e ainda sendo capaz de atingir altos niveis de acurácia. Selecionamos três problemas não abordados no artigo original, buscando avaliar a performance da arquitetura sobre condições muito distintas em termos espaciais e temporais, assim como a qualidade das soluções obtidas e a resistencia da arquitetura ao overfitting ao longo do treino.