복소수를 사용하지 않는 경우에도 성능이 우수한 이유는 주로 모델의 구조와 학습 방법에 기인합니다. 복잡한 문제를 해결하기 위해선 적절한 모델 구조와 학습 알고리즘을 사용하는 것이 중요합니다. 복소수를 사용하지 않는 모델이 우수한 성능을 보이는 경우는 모델이 충분히 복잡한 함수를 근사할 수 있고, 데이터에 대한 효율적인 특징을 학습할 수 있기 때문입니다. 또한 데이터의 특성과 모델의 파라미터 설정, 학습 데이터의 품질 등이 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 복소수를 사용하지 않는 모델이 우수한 성능을 보이는 경우는 다양한 요인이 결합된 결과일 수 있습니다.