そもそも、ある程度iter重ねるか、少数サンプルで訓練した結果をプロットしつつ
新しいモデルを模索してくのが、今のMLにおける超大多数の手法であって
最初から論理的組み立て部分で有効性を実証してから研究始めるなんて手法は
明らかにメジャーではない

取り敢えず予測モデルで雑なコーディングして、訓練結果をプロットしてみてから
数理モデルの有効性に論理的説明をつけるって手法がメインなのは
有用な結果を残してる論文の内容からも分かる話

ほとんどだーれも論理的説明を完璧に付けてから研究開始なんざしてない
+58IDnbydの論理展開を適用すると、全員滑稽になっちまわないか？
そういう意味で、既に有効性の確認されている脳っていうクソ速いモデルを模倣するっていうのは
その時点である程度の論理的根拠を示しているとすら言える