-
一种表达了1/4的差值结构
( A, B )---2*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )
用网络分类A和B，让A是（0，1）（0，0），让B是（1，0）（0，0）。测试集为（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）.记为网络1020.固定收敛误差统计迭代次数和分类准确率，得到表格
0
1
1
0
1b
1
0
0
0
0
0
0
1020
f2[0]
f2[1]
迭代次数n
平均准确率p-ave
1-0
0-1
δ
耗时ms/次
耗时ms/199次
耗时 min/199
0.502508
0.4975
22643.39
0.5
0.5879
0.41206
9.00E-04
151.32
30112
0.5019
0.547662
0.4523
24963.84
0.5
0.5879
0.41206
8.00E-04
165.13
32861
0.5477
0.517563
0.4824
27871.17
0.5
0.5716
0.428392
7.00E-04
189.36
37683
0.6281
0.517567
0.4824
31813.46
0.5
0.593
0.407035
6.00E-04
212.35
42273
0.7046
0.467369
0.5326
37092.37
0.5
0.5817
0.418342
5.00E-04
244.64
48684
0.8114
0.572806
0.4272
45074.93
0.5
0.5791
0.420854
4.00E-04
306.09
60913
1.0152
0.532644
0.4674
58061.95
0.5
0.5804
0.419598
3.00E-04
390.89
77787
1.2965
0.567812
0.4322
82587.38
0.5
0.5653
0.434673
2.00E-04
544.81
108418
1.807
0.452271
0.5477
154727.9
0.5
0.5829
0.417085
1.00E-04
1044.2
207797
3.4633
0.482415
0.5176
170173.2
0.5
0.5829
0.417085
9.00E-05
1146.4
228135
3.8023
0.497488
0.5025
189210.1
0.5
0.5716
0.428392
8.00E-05
1270
252733
4.2122
0.497488
0.5025
213974.4
0.5
0.5578
0.442211
7.00E-05
1436
285761
4.7627
0.542708
0.4573
244867.5
0.5
0.5766
0.423367
6.00E-05
1645.7
327488
5.4581
0.472365
0.5276
292013
0.5
0.5804
0.419598
5.00E-05
2070.8
412086
6.8681
0.477389
0.5226
358879.7
0.5
0.5628
0.437186
4.00E-05
2340.3
465719
7.762
0.527637
0.4724
465715
0.5
0.559
0.440955
3.00E-05
3053.4
607630
10.127
0.497488
0.5025
678376.4
0.5
0.5704
0.429648
2.00E-05
4422.4
880074
14.668
0.487437
0.5126
1292066
0.5
0.5616
0.438442
1.00E-05
8392.7
1670147
27.836
0.547738
0.4523
1428529
0.5
0.5578
0.442211
9.00E-06
9362.4
1863113
31.052
0.467337
0.5327
1594296
0.5
0.5791
0.420854
8.00E-06
12232
2434166
40.569
两个位的分类准确率趋向于稳定，但不是50%，50%。统计收敛误差为8e-6时的分类情况
A
6
B
A
32
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
A
92
B
A
69
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
6
1
023
32
13
02
92
01
23
69
013
2
共收敛了199次，其中有6次，1被分类为A，023被分为B.32次13被分为A，02被分为B。92次01被分为A，23被分为B。69次013被分为A，2被分为B。
A
B
00
161
38
4.236842
11
101
98
1.03E+00
所以有161次（0，0）被分成A，38次被分成B，比例为4.23.而（1，1）被分成A和B的概率几乎相同。
所以有理由认为有80%的（0，0）被分类为A，有20%的（0，0）被分类为B。而（1，1）被分为A和B的概率相同。所以网络1020的峰值分类准确率
（1，0）位置为0.25*0.8+0.25+0.125=0.575
（0，1）位置为0.25*0.2+0.25+0.125=0.425
第二步
让A和B的位置调换，让A为（1，0）（0，0）让B为（0，1）（0，0）。测试集不变，得到表格
1
0
0
1
1
1b
0
0
0
0
0
0
2010
f2[0]
f2[1]
迭代次数n
平均准确率p-ave
1-0
0-1
δ
耗时ms/次
耗时ms/199次
耗时 min/199
0.497492
0.5025
22657.76
0.5
0.5741
0.425879
9.00E-04
149.56
29762
0.496
0.457355
0.5426
24971.17
0.5
0.5842
0.415829
8.00E-04
162.87
32412
0.5402
0.5276
0.4724
27982.04
0.5
0.5678
0.432161
7.00E-04
182.14
36261
0.6044
0.482433
0.5176
31904.83
0.5
0.5854
0.414573
6.00E-04
205.76
40961
0.6827
0.51757
0.4824
37108.24
0.5
0.5704
0.429648
5.00E-04
238.67
47496
0.7916
统计收敛误差为5e-4时的分类情况
A
16
B
A
22
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
A
89
B
A
72
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
16
2
013
22
23
01
89
02
13
72
023
1
有16次2被分为A，013被分为B。22次23被分为A，01被分为B。89次02被分为A，13被分为B。72次023被分为A，1被分为B。
00
161
38
4.236842
11
94
105
0.895238
所以（0，0）被161次分为A，38次被分为B。（1，1）被分类A和B的概率几乎相同。和网络1020 的情况是一致的。因此对网络1020和网络2010，（0，0）对A和B的相似性都是100%和50%。（1，1）对A和B的相似性也相同都是0，50%。所以（0，0）（1，1）被分为A和B的概率应该是一致的。但这个实验表明对（1，1）来说确实如此。但对（0，0）来说却取决于进样顺序，但即便顺序优先也只能被分到80%，而不是100%。
用同样的方法做网络0201
0
0
0
0
0
0
1
0
0
1
1
1b
0201
f2[0]
f2[1]
迭代次数n
平均准确率p-ave
1-0
0-1
δ
耗时ms/次
耗时ms/199次
0.4774
0.5226
22634
0.5
0.5691
0.430905
9.00E-04
149.2462
29700
0.5176
0.4824
24983
0.5
0.5955
0.404523
8.00E-04
165.4422
32923
0.5025
0.4975
27924
0.5
0.5967
0.403266
7.00E-04
180.196
35859
0.4824
0.5176
31868
0.5
0.5917
0.408291
6.00E-04
205.2462
40859
0.4724
0.5276
37290
0.5
0.5754
0.424623
5.00E-04
241.4271
48044
A
13
B
A
26
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
A
87
B
A
73
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
13
2
013
26
23
01
87
02
13
73
023
1
有13次2被分为A，013被分为B。26次23被分为A，01被分为B。87次02被分为A，13被分为B。73次023被分为A，1被分为B。
00
160
39
11
99
100
（0，0）被160次分为A，39次被分为B。（1，1）被分类A和B的概率几乎相同。
再用同样的方法做网络0102
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
1
1b
0102
f2[0]
f2[1]
迭代次数n
平均准确率p-ave
1-0
0-1
δ
耗时ms/次
耗时ms/199次
0.5226
0.477428
22665
0.5
0.598
0.402
9.00E-04
148.70352
29592
0.4975
0.502508
25023
0.5
0.5691
0.4309
8.00E-04
163.37186
32511
0.4875
0.512545
28031
0.5
0.5854
0.4146
7.00E-04
183.50754
36518
0.5075
0.492471
31693
0.5
0.5729
0.4271
6.00E-04
205.03015
40816
0.5075
0.49247
37077
0.5
0.5691
0.4309
5.00E-04
240.17085
47794
A
18
B
A
24
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
A
84
B
A
73
B
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
1
0
1
1
0
1
1
0
1
2
1
0
2
1
0
2
1
0
2
1
0
3
1
1
3
1
1
3
1
1
3
1
1
18
1
023
24
13
02
84
01
23
73
013
2
有18次1被分为A，023被分为B。24次13被分为A，02被分为B。84次01被分为A，23被分为B。73次013被分为A，2被分为B。
00
157
42
11
97
102
（0，0）被157次分为A，42次被分为B。（1，1）被分类A和B的概率几乎相同。
迭代次数n
平均准确率p-ave
1-0
0-1
δ
1020
27871
0.5
0.5716
0.4284
7.00E-04
2010
27982
0.5
0.5678
0.4322
7.00E-04
0201
27924
0.5
0.5967
0.4033
7.00E-04
0102
28031
0.5
0.5854
0.4146
7.00E-04
观察这4组数据的迭代次数是很一致的。表明了差值结构
0
0
1
1b
对于上下旋转和左右旋转这两种操作的对称性。也表明了这个结构无法区别（1，1），对（0，0）的分类有时序优先现象，但被分类为A或B的概率为4：1.
-
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