假設神經網絡輸入圖片就是一個對象的動量矩陣，而將權重理解成速度的分布規律。比如用這個網絡分類兩個對象a和b，假設兩個輸入對象的質量m都是1，最終網絡完成收斂意味著兩個輸入對象的速度的分布規律是相同的。

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假設va1=vb1，意味著兩個輸入對象的速度分布是相同的，意味著兩個輸入對象在運動上完全同步。完成了耦合的過程，或者可以理解成二者在相互測量。

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這時如果用網絡進行分類，比如分類結果是準確率99%，這個結果表明這個完成耦合的網絡有99%的可能是A||B，有1%的可能是其他。可以把這1%理解成是一種不穩定的衰變。

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也就是放射性強弱和分類準確率高低描述的是同一件事，半衰期越短說明可分類性越差，分類準確率越低。

比如一種物質的半衰期是100年，

也就是100年后剩余50%的A和50%的B，A的分類準確率A與B分別是50%，

如果10年后測這個物質A的分類準確率

是A的概率是93.3033%是B的概率是6.6967%。

同樣如果有些物質的分類準確率非常高，將導致半衰期非常長，表現為更為穩定的性質。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的存在于实数域的微观粒子6-放射性衰变与分类准确率的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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