訓練中の補完領域では、トレードオフ効果が生じる可能性がある理由は、ニューラルネットワークが情報を圧縮しようとする際に発生するためです。この場合、損失関数によって圧縮された表現を生成しようとする一方で、十分な情報を保持しなければならないという二つの相反する傾向が存在します。その結果、補完領域では各次元ごとに2つの異なる値の安定した構成が形成されます。これは、最終的にバイナリエンコーディングが浮かび上がりやすくなります。