Umjetne neuronske mreže kao imitacija bioloških neuronskih mreža koriste se za izvršavanje zadataka, time postižući uspješne rezultate. Ovisno o broju neurona u skrivenom sloju, točnost predviđenih rezultata varira. Što je više neurona u skrivenom sloju rezultati su točniji, no kompleksnije su kalkulacije, dok sa manje neurona, predviđeni rezultati imaju veća odstupanja od realnih. Istraženo je koliki je broj neurona dovoljan kako bi uz što bolje performanse, neuronska mreža predvidjela zadovoljavajuće vrijednosti koje bi se mogle iskoristiti za kolorimetrijsku karakterizaciju mobilnog uređaja. S dijelom na mobilnom uređaju izmjerenih vrijednosti istrenirana je mreža, dok je sa ostatkom provjerena točnost predviđanja rezultata. Pri svakom treningu i testiranju mijenjan je broj neurona u skrivenom sloju. Mreže sa jednim i dva neurona u skrivenom sloju predvidjele su vrijednosti koje su veoma odstupale od ranije izmjerenih vrijednosti, dok je već sa tri neurona u skrivenom sloju razlika predviđenih i izmjerenih vrijednosti bila prihvatljiva. Vrijednosti predviđene mrežom sa pet neurona u skrivenom sloju najmanje su se razlikovale od izmjerenih vrijednosti, a pritom kalkulacije nisu bile kompleksne. Iz tog razloga za kolorimetrijsku karakterizaciju mobilnog uređaja optimalna je neuronska mreža sa pet neurona u skrivenom sloju.

Graphic technology