用神经网络测量训练集的半衰期

神经网络的衰变假设：被概率密度表达的粒子A和B彼此互为粒子和环境，在相互作用中被彼此微扰产生衰变，衰变产物是A的B组分和B的A组分，网络的分类准确率是两个粒子分类准确率的和pave=Σpr。

(0,2)—81*10*2-(1,0)(0,1)

做一个网络分类mnist的0和2，得到一组数据

f2[0]	f2[1]	迭代次数n	平均准确率p-ave	p10-1	p10-0	p01-1	p01-0	δ	耗时ms/次	耗时ms/199次	耗时 min/199	最大值p-max	平均值标准差
0.00512	0.99488	17090.6	0.98302	0.98707	0.01293	0.97917	0.02083	1.00E-04	136.92	27247	0.45412	0.98608	0.00149

Mnist的测试集里0有980个，2有1032个，这个网络（1，0）位的分类准确率p10-1为0.987073，（0，1）位的分类准确率p01-1是0.979174，因此网络的平均分类准确率pave是

因此这组数据符合关系

现在将两个训练集0和2粒子化，让他们互为粒子和环境，计算各自的半衰期T

首先让2做环境让0做粒子

N=17090,

P10-1=0.98707，

代入得到在2的环境中，粒子0的半衰期T是910432，

再让0做环境让2做粒子

N=17090，

P01-1=0.97917，

得到在0环境中粒子2的半衰期T是562859.

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