6.2節、6.3節の実験結果から、 逐次学習法の学習成功数は学習ステップ数と学習セット数に関係し、 学習させるパターンの種類が増えるほど その影響が大きくなることがわかる。 特に、昨年までの学習法である学習法4では 学習ステップ数が最低の2の時に最も学習成功数が多い。 他の学習法も、学習ステップ数を大きくしすぎると学習成功数は減少する傾向にある。 このことから、逐次学習法において多くのパターンを学習させるには 学習ステップ数よりも学習セット数を多くする方が効果が高いといえる。 また、学習法1と学習法4の最大学習成功数近辺では総学習回数による 学習成功数の変化が小さい。つまりいくら学習セット数を増やしても ニューラルネットワークで学習できるパターン数には限界があることが予想できる。 学習法1と学習法4の学習成功数を比べて見る限りでは 学習法4の方が学習成功数の限界は多いため、 学習パターンの限界数はネットワークの構造で決まるものであると考えられる。 学習法2と学習法3の学習成功数は総学習回数に比例して大きくなっているので、 総学習回数を十分に大きくすれば学習成功数は かなり大きくなることが予想される。