学習の成功と失敗

ニューラルネットワークが学習を成功したか、 失敗したかを評価する閾は平均誤差が$0.01$とする。 すなわち平均誤差が$0.01$以上は学習失敗、 逆に平均誤差が0.01未満のものは学習成功ということになる。 また、学習失敗も二種類に分類し、 学習終了後の平均誤差がある値($0.01$以上)になる場合を収束、 平均誤差が10以上になってしまう場合を発散とした。 この発散の基準は経験則により設定しているが、 発散とは基本的には平均誤差の値がinfやnanなどの場合が多い。