ネットワークの分割数を1,3,5,12,20としたときのそれぞれの学習誤差のグラフを図 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6 に示す。また、それぞれの結果を手数が同じもの同士平均値を取り、X軸に学習誤差、Y軸を手数としたグラフを図 8.7に示す。
図 8.2を見ると、終盤の石差が64付近の学習誤差が、終盤に近づくにつれて下がっているのが分かる。 一見学習が進んでいるようにも見えるが、終盤の石差が-64付近では逆に誤差が増加しているので単に偏りができただけということが読み取れる。
図 8.3では、先ほどのグラフと比べて随分学習が進んでいるのがわかる。 ネットワークの分割数を3としたため、手数が1〜20、21〜40、41〜60手でそれぞれ別のネットワークで評価値を計算している。そのため、3段階で学習誤差が極端に変化している。
図 8.4以降は、徐々にその境目が消えて滑らかになっているのがわかる。
図 8.7を見ると、分割数が1のときのグラフ以外はおおよそ同じようなグラフになっていることが分かる。 20手目以降では分割数が3のグラフが最も誤差が少なく、分割数が増えるほど学習誤差が徐々に増加していく傾向が見られる。
