CellVIBは、特徴マップ間の情報冗長性を減らし、トレーニング中の不確実性を増やすことで、モデルが過学習することなくより一般的な表現を学習するよう促します。これにより、モデルが訓練セット内で適切な表現を学ぶだけでなく、未知のデータやドメインに対しても堅牢性を持つことが可能となります。また、cellVIBは各層間の相互情報量を最小化し、入力からエンコードされた表現までの相互情報量を小さく保ちつつもラベルとエンコードされた表現間の相互情報量を最大化するため、一般化能力が向上します。