PFCの知見は、ニューラルネットワークの設計や最適化に重要な示唆を与えます。PFCに基づいて中間層の特徴量の収束や変化を理解することで、モデルの学習プロセスや特徴抽出のメカニズムをより深く理解することができます。これにより、モデルの改善や効率的な学習手法の開発に役立ちます。さらに、PFCの知見を活用して、より効果的な特徴量エンジニアリングやモデルの解釈可能性の向上につなげることができます。