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.