学習が100万回終了した段階で一ヶ月分の気温をネットワークに予測させ、 教師信号とネットワークの予測値との平均誤差が 1℃以下なら学習が成功したとし、1℃を超えたら失敗したとする。 過去の気温予測で、最も平均誤差が小さくなったときが0.71℃であったことから、 本実験ではまずはそれに近い予測が出来るよう1℃という基準にした。 ここで、一ヶ月分のサンプリングデータをネットワークに与えたとき 学習が一回完了したとする。
例としてサンプリングデータ数が3の場合、学習するということは
8時間毎に気温を予測させることに相当する。