Разделение задачи.
Если одна нейросеть не может обучиться различать несколько классов или делает это недостаточно хорошо, можно разделить задачу между несколькими разными сетями (принцип, основанный на дихотомии). Это делается следующим образом. Предположим, задача имеет 4 класса. Создается 3 бинарных классификатора. Первый обучается отличать примеры 1 класса от примеров 2, 3 и 4 классов, объединенных в один класс. Второй бинарный классификатор обучается отличать примеры 2 класса от примеров 3 и 4 класса, также объединенных в один класс. Третья сеть обучается различать примеры 3 и 4 класса. Тестирование примера при этом осуществляется так: пример подается первой сети. Если она относит его к 1 классу, ответ и есть 1 класс, тестирование прекращается. Если сеть относит пример ко 2 классу, это означает, что на самом деле он может принадлежать 2, 3 или 4 классам. Поэтому пример подается второй сети. В зависимости от ее ответа тест может остановиться или продолжиться третьей сетью. В такой системе пример в конце концов оказывается распознанным.
Для предикционных задач подобный способ неприемлем по причине отсутствия классов, поэтому простейший способ - вычисление среднего ответа у нескольких нейросетей. Более сложный метод - привлечение классификаторов для решения предикционных задач. В случае одномерной предикции можно разбить интервал значений ответа на несколько участков (необязательно равных) и обучить классификатор распознавать, к какому участку принадлежит пример. Если точности ответа недостаточно, для каждого участка создается и обучается свой предиктор, умеющий определять ответ только у примеров, отнесенных классификатором к этому участку. Здесь мы наблюдаем иерархическую систему нейросетей, в которой предикторы подчинены "центральному" классификатору. Подобная система может работать и в задачах классификации, когда число классов слишком велико.
После успешного обучения по вышеприведенным схемам желательно переобучить сети с повышением характеристики, особенно в случае недостаточно удовлетворительных результатов контрольного тестирования.
В общем случае, уменьшение количества связей нейросети (путем контрастирования существующей сети или обучения новых сетей с меньшим числом нейронов и плотностью) лучше всего производить в последнюю очередь, после того, как были настроены предыдущие параметры и результаты тестирования по-прежнему высоки. То же касается и минимизации входных параметров, которая, так же как и принципы автоматической стратегии, будут рассмотрены ниже.
