На сегодняшний день одной из основных проблем в задачах компьютерного зрения является непредсказуемость ответов сверточных нейронных сетей (СНС) при подаче им на вход изображений, находящихся вне исходного домена. Недавние исследования демонстрируют, что одной из причин некорректной работы СНС в этих задачах является ее смещение в сторону формирования признаков текстуры. В данной работе мы предлагаем новый подход к формированию представлений исходного домена, представляя признаковое пространство изображений в виде двух подпространств формы и текстуры. Затем мы исследуем выходы СНС на данных, не принадлежащих исходному домену.