While augmenting the in-vivo dataset with a sizeable volume of in-silico samples improves results, eventually hitting a point of diminishing returns, the same cannot be said of adding folds to the network. In Fig. REF , we show that increasing the number of folds in a network does not necessarily lead to better results. But rather that the optimum number of folds may lay with an intermediary number of unfoldings, which is in line with other works that deal with unfolded networks [1]}.

При увеличении размера внутриклеточной выборки с использованием значительного объема инсилико образцов улучшаются результаты, но рано или поздно достигается предел улучшения, что нельзя сказать о добавлении слоев в сеть. На рис. REF мы показываем, что увеличение количества слоев в сети не обязательно приводит к лучшим результатам. Скорее, оптимальное количество слоев может находиться в промежуточном числе расправлений, что соответствует исследованиям, касающимся расправленных сетей [1].