ここで重要なのは、決定木に基づいて構築したハッシュテーブルが最適ではな いと言うことである。しかし、最適なハッシュテーブルを構築しようとすると 指数のオーダーの計算量が必要になるはずである。
ここでのヒューリスティックな手法では、局所的には最適な決定木を構築して いる。局所的にというのは、各ノードに関しては最適な分割を行っているとい う意味であり、それが必ずしも全体での最適化につながるわけではない。この MULTI-HASH は、最適ではないにしろ、全ての実際的なコンピュータビジョン の問題に対して良いハッシュテーブルを構築することができる。また、次の節 で述べるように、以前用いていた固定構造のハッシュテーブルを用いた場合 （[24]参照）と比較して、導出される仮説の数がずっと少なくよい結果を出し ている。