5.6.1節では、素子数100で実験を行ったが、本実験では素子数を200、300、400素子と増やしていったときの引き込み領域の変化を調べる。表5.2より素子数200、300、400のときの適切な結合加重の変化量は、それぞれ0.006、0.003、0.002、最大完全学習数は、184、277、368パターンであるため、その値を使用する。少ない素子数の場合は適切な結合加重の変化量に差があるが最大の値を本実験での適切な結合加重の変化量とする。また、全ての素子数において学習回数50回、学習セット回数100セットに設定した。
まず、1パターンだけをネットワーク学習をさせる。そして学習させたパターンに対する実験用入力パターンを1ビットだけ反転させたものから、それぞれの素子数である200、300、400素子全て反転させたパターンまでを生成して、ネットワークに入力することで、どれくらいの違いまでなら学習させたパターンに引き込むことができるかを調べる。 これをそれぞれの素子数における最大完全学習パターン数まで学習させたネットワークに対して、引き込み領域を調べる。この実験用入力パターンは、1パターンから最大完全学習パターンまで1つずつ増やして変化を見る。