残差マッピングが直接的な相関関係よりも有益な理由は、多くの場合、異なる信頼性モデル間の不一致が高信頼性モデルに比べて均一ノルムで小さいことがあるためです。この状況では、残差関数を学習することで、より低次元の自由度を持つネットワークで正確に近似することが可能です。これにより、高価な高信頼性トレーニングデータを少なくして効率的に学習しやすくなります。また、直接的な相関関係を学習する代わりに残差関数を学習するアプローチは複雑さを減らし、コスト効率を向上させる傾向があります。