FFAやPolar-FFAの性能向上は、主に以下のニューラルネットワーク構造の特性に起因しています。まず、ポーラリゼーションによって、各層のニューロンがポジティブおよびネガティブのデータに対して異なる目的を持つことで、勾配の対称性が生まれ、学習が安定します。これにより、勾配の不均衡が軽減され、モデルの収束速度が向上します。次に、FFAおよびPolar-FFAは、層ごとのフィットネススコアを最大化または最小化することにより、データの特徴を効果的に学習します。この層ごとのアプローチは、メモリと計算リソースが制約される環境でも効果的に機能し、特にエッジコンピューティングのようなシナリオでの適用が期待されます。さらに、異なる活性化関数や善悪関数の組み合わせを使用することで、ネットワークの柔軟性が高まり、さまざまなデータセットに対する一般化能力が向上します。これらの特性が相まって、FFAやPolar-FFAは、従来のバックプロパゲーションに比べて優れた性能を発揮します。