学習中の誤差の変化をグラフに表す。 図7.2には普通の遅れ学習法、出力を分割した方法、 並列処理1、並列処理2の方法での誤差の変化を示す。 図7.3には合成1、合成2の方法での誤差の変化を示す。
普通の遅れ学習法と比べると、 並列処理1以外は誤差が小さくなっていることが分かる。 また、並列処理1と合成1の方法では誤差の変化が不安定であるといえる。 そして、最終的な誤差が一番小さかったのは合成2の方法で、 普通の遅れ学習法の0.035411に比べて0.003715であり、約1/10倍になっている。 また、この方法では誤差が早い段階で収束し、学習を続けてもほぼ一定値を保っている。
図 7.3: 基礎実験の学習中の誤差の変化2
図 7.2: 基礎実験の学習中の誤差の変化1