정리 하 면 , 임 베 딩 네트워크 신경망 와 기준 벡터 들 는 다양 한 에피소드 , 혹은 task 를 거치 며 느린 속도 로 학습 이 이루 어 지 고 , 투영 공간 M 은 특정 task 에 적합 한 형태 로 형성 되 어 빠르 게 task 에 적합 한 조건 화 ( conditioning ) 을 제공 한다 . 이 와 같 은 서로 다른 속도 로 학습 되 는 요소 들 의 조합 은 새로운 분류 task 에 대해 잘 적응 할 수 있 는 능력 을 가지 며 , 이 는 다양 한 실험 결과 를 통해 검증 할 수 있 다 .