最近我正在学习英语字母识别的BP神经网络。我实现了一个简单的版本，并发现令人困惑的事情。
我的简单版本是识别输入二进制图像是否为u。
我有一个字母的二进制图像，并通过计算每个3x3块的前景像素来提取该图像的特征向量。例如，对于24x24图像，要素矢量的大小为64。
为1输出is a u，为0输出isn't a u。
然后我感到很困惑：
首先我输入u进行训练。并逐一输入u，c，p，b，d进行测试。我得到5 1 s。
然后我逐一输入u，c，p，b，d进行培训，输入u，{{1} }，c，p，b逐个进行测试。我得到5 d s
新培训的结果是否会改变旧训练的结果会使识别失败？