学習法2と学習法3のノイズによる学習ステップ数-学習成功数 グラフの変化を図 6.18 と図 6.19 に示す。 共に総学習回数は10000回、入力パターン数は40種類である。
学習法2と学習法3もノイズによって学習成功数の 最大値が変化する特性に変わりはない。 ノイズが増えれば学習成功数が減少し、 学習ステップ数に対する学習成功数の変化が小さくなっていく。 6.5.2節で述べたように、学習法2と学習法3は ノイズの数が少ないうちから学習成功数が大きく落ち始める 傾向にあり、図 6.18 と図 6.19 ではノイズの数が10個の時と 20個の時でグラフの形が大きく違うことから、学習法2と学習法3は 入力パターン数が40種類の場合、 ノイズの数が10個から20個の範囲にノイズ耐性の限界があると考えられる。 この限界以上に入力パターンにノイズが加わると、 ネットワークはほとんどのパターンを学習することができなくなる。
