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该研究设计了26种训练条件，在每种条件下训练30个人工神经网络，记录神经网络在各种条件下对困难组、容易组、总体组的测验误差和答对率，并由此计算出相应的边界效应。研究表明，当训练模式为条件11和14时，边界效应可以消除。但需要付出代价，即总体测验误差将有所增加，由于神经网络的非线性特点，人们不能指望运用线性训练的方式来消防边界效应。