形态分类法的迭代次数与成键的稳定性

(0,1)---m*n*k---(1,0)(0,1)

(0,2)---m*n*k---(1,0)(0,1)

0*2	0*1
迭代次数n	迭代次数n	收敛误差δ
3217.467	5326.01	1.00E-04
8358.603	23558.45	1.00E-05

用神经网络分类mnist的0和1，或者0和2，在收敛误差相同的情况下，这两个网络的迭代次数是不同的。分类01的迭代次数要大于02.而图片尺寸相同的情况下，单次迭代的计算量如果认为是大致相同的，则分类01的能量就要大于分类02的能量。或者也可以理解为将处于收敛状态的01，还原为两个无关的训练集消耗的能量要大于02.

因此神经网络分类的迭代次数可以理解为两个被分类对象成键的键能。区别于基于元素的化学键,这种基于形态差异的键可以理解为是一种形态键。波函数的重叠导致化学键的强弱，而形态差异的重叠同样导致形态键的强弱。

(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

比如如果A和B是完全相同的，则A与B的形态差异为无穷小，按照形态差异导致惯性质量的假设，这将导致无穷大的惯性质量，因而导致A与B之间有无穷大的形态键键能，因此A与B不可分。

同样如果A和B是完全不同的，形态差异为无穷大，则彼此的惯性质量为零，形态键的键能为0。所以如果A与B之间存在有限的形态差异，则将形成一个有限键能的形态键。所以形态键的强弱描述了生成形态类物质AB的难易程度。所以那个完全由形态类物质组成而与化学元素没有任何关系的世界会是什么样的那？

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的形态分类法的迭代次数与成键的稳定性的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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