考察

分割数と中間層の数がともに少ない場合は分割しない場合と比べて一部良い結果が出ているところも見受けられるが、ほとんどの場合は分割しない場合に比べて悪い結果となっている。これはニューラルネットワークを手数に応じて分割しているので、それに伴って学習回数が減少し、学習が不十分となるためだと考えられる。また、この方法を用いたとき序盤の学習誤差の減少が見られるため、ニューラルネットワークを分割しない時には中盤以降のデータの学習が序盤の学習誤差に大きくかかわっていると考えられる。 分割数ごとの学習誤差を見ても、やはり分割数が多くなるにつれて中間層の数が少ないほうが良い結果を出していることが分かる。