분류의 경우, 네트워크가 두 개의 다른 위치에서 큰 값을 출력할 때 최종 합이 더 크며, 이는 더 큰 에러 가능성이 있다는 관찰과 일치한다.
For classification, the final sum is larger when the network outputs large values ​​at two different locations, which is consistent with the observation that there is a greater probability of error.