Dưới đây là một số kết quả đã có được thí nghiệm trước đây:
Thí nghiệm so sánh ảnh hưởng của hàm nhân SVM đến kết quả. Trong ba hàm nhân Linear, Polynomial và Radial Basis Function thì hàm nhân Radial Basis Function cho hiệu quả tốt nhất. Hàm nhân Polynomial tuy cho kết quả cao hơn song thời huấn luyện quá lâu, lâu hơn hẳn hai hàm còn lại. Trong khi đó, hàm nhân Linear mặc dù cho thời gian huấn luyện thấp nhất song độ chính xác lại không bằng hai hàm còn lại.
Thí nghiệm so sánh ảnh hưởng của số lượng mẫu huấn luyện đến kết quả. Thí nghiệm này thực hiện trên bộ dữ liệu MNIST với số lượng mẫu lần lượt là 20000, 40000, 60000, sử dụng kỹ thuật wavelet Haar để rút trích đặc trưng và dùng hàm nhân Radial Basis Function. Kết quả thu được là số lượng mẫu huấn luyện càng tăng thì độ chính xác càng cao song kéo theo thời gian huấn luyện càng lớn.
Thí nghiệm so sánh hiệu quả giữa ba kỹ thuật lấy đặc trưng wavelet Haar, Zoning và kỹ thuật tiếp cận cấu trúc. Kết quả cho thấy kỹ thuật tiếp cận cấu trúc có độ chính xác cao nhất nhưng thời gian huấn luyện là lâu nhất. Kỹ thuật wavelet Haar có độ chính xác thấp nhất nhưng thời gian huấn luyện vẫn cao hơn kỹ thuật Zoning. Như vậy kỹ thuật Zoning có hiệu quả cao nhất.
Thí nghiệm khảo sát sự ảnh hưởng từ việc thay đổi các giá trị tham số trong hai kỹ thuật wavelet Haar và tiếp cận cấu trúc. Thí nghiệm cho thấy với kỹ thuật wavelet Haar, khi tăng kích thước ma trận chuẩn hóa lên thì thời gian huấn luyện cũng tăng lên nhưng độ chính xác lại giảm xuống. Còn đối với kỹ thuật tiếp cận cấu trúc thì khi số lượng vùng được phân càng nhiều thì độ chính xác càng cao nhưng thời gian huấn luyện lại tăng lên rõ rệt.