Мы учим сеть по обобщенным эталонам, несомненно, опираясь на здравомыслие пользователя. Так, применяя обобщенный эталон А1&В2&ВЗ&С1&С2&СЗ, мы предполагаем возникновение логичных вопросов типа «Какое решение принять, если Вася отправился в павильон "Роксана", куда накануне завезена большая партия косметики из Китая?» При А1 = ВЗ = С2 = 1 (на самом деле истинное происхождение косметики известно) задаем ясный вопрос и получаем столь же ясный ответ: «Принимай решение (или значение твоей прибыли) R2!»
Но что, если при сложившихся связях сформулировать вопрос: ВЗ=С1=С2=СЗ= 1 ? Максимального и равного возбуждения на выходе достигнет даже не один нейрон! Судить ли по неоднозначности ответа о том, что на входе произошло «объединение» вопросов? (Каков вопрос, таков ответ?) А всегда ли получается неоднозначный ответ?
Положим А2 =В1 = В2 = 1. Максимального возбуждения достигнет нейрон Вых5. Но предусматривалось ли решение R5 в ответ на такую ситуацию? Хотя завоз продукции фирм Красный киллер и Пират в палатки С\, С2 и СЗ накануне визита Пети вполне возможен.
Несомненно, для правильного ответа надо правильно ставить вопрос. Корректность использования нейросети обусловлена теми задачами и правилами, которые лежат в основе ее разработки. Если мы предположили, что события А, В, С обязательно должны участвовать в формировании вопросов, то при появлении других вопросов сеть необходимо дополнительно обучить.
Например, вопрос «Фирма ВЗ направила свою продукцию в палатки С\, С2 и СЗ. Что делать?» требует тщательной проработки нового ответа R6 на свободном нейроне Вых6 выходного слоя и трассировки пути возбуждения ВЗ, С1, С2, СЗ 
Однако возможности неоднозначного ответа (получения одинаковой величины возбуждения нейронов выходного слоя) таким образом не избежать. Придется анализировать всю картину возбуждения нейронов выходного слоя и выдавать все ответы типа: «Продукция фирмы ВЗ поступила в палатки С1, С2, СЗ»; "Это впоследствии скорее всего приведет к решениям В2 и R4".
Нетрудно видеть, что такая ситуация приводит к необходимости надстройки сети вторым логическим уровнем, где выходной слой нейронов первого уровня становится возможно, в совокупности со своим входным слоем) входным слоем второго уровня. Так могут быть продолжены логические цепочки наших умозаключений.
