学習の結果，やはり素子数の違いによって学習が成功しないものもでてきた。 また，同じ素子数を用いたニューラルネットワークでも初期条件の違い， つまり初めにランダムに与えられる結合荷重の値を変えることによって 学習が収束したりしなかったりした。 学習が収束せず成功しなかったネットワークは，バックプロパゲーションを用いた 学習において誤差を極小に近付けたが最小値に近付いてはいないという， ローカルミニマムの問題にはまってしまったのではないかと考えられる。
