위스콘신 카드 분류 과제는 전두전엽피질의 손상과 관련된 과제로 이를 통해 전두전엽에 손상을 입은 사람이 행동을 바꾸기 위해 최신 정보를 사용하는 데 어려움을 겪는 작업 기억 장애에 대해 알 수 있었다.

이러한 과제를 CNN 을 통해 구현하면서 카드 분류 과제가 패턴에 의해 이뤄지도록 학습시키거나, 색깔에 의해 분류되도록 학습을 수행한다면 동일한 입력 데이터에 대해 색깔, 모형에 따른 분류가 이뤄지도록 하는 CNN 모델이 생성될 것이다.

이러한 모델은 다른 이미지 분류 과제에 있어 패턴이나 색깔에 의해 분류될 수 있는 과제들의 전이 학습 모델이 될 수 있을 것이며 만약 과제에서 어떠한 부분이 가중되어야 하는지를 미리 알고 있다면 불필요한 학습 과정이 줄어들 수도 있다.

나아가 위 실험 방법을 따라함으로써 전두전엽의 역할 중 하나인 최근 기억을 통한 빠른 패턴 분류를 흉내낼 수도 있을 것이며 이는 인간의 뇌를 모델화하는데 기여할 수도 있을 것이다.

우선 카드들을 데이터로 준비하고, 올바르게 분류(모양, 색)된 타깃값을 생성하고, 그에 대해 학습시킨다면 모양, 색에 대한 분류 전이 학습 모델을 생성할 수 있을 것

기존의 과제를 따라하는, 임의의 분류에 따라 벌점을 주는 식으로의 강화학습도 진행할 수 있을 것이다.