Контрастирование на основе оценки
Рассмотрим сеть, правильно решающую все примеры обучающего множества. Обозначим через
![](../../../../img/tex/0/4/d/04d15e16226d0818110eb3d514d91785.png)
![](../../../../img/tex/a/f/b/afb0ef7b07ec0cf7c7d3c5c85db70209.png)
![](../../../../img/tex/2/6/4/2643071bf763a18c191d1e1310ba5c39.png)
![](../../../../img/tex/f/2/0/f204aa065119032014eb1bc52ec24a12.png)
![](../../../../img/tex/a/d/f/adf85c8a904f5630c8bc0503e21dabf8.png)
![](../../../../img/tex/2/8/a/28a2a33eeee6907ee07e2ac87f3e805a.png)
![](../../../../img/tex/0/5/e/05e4f17d4882073a52f8c71f23e77003.png)
![](../../../../img/tex/f/5/5/f55fb84193e018665a2b38aa0e02d9df.png)
![](../../../../img/tex/5/e/9/5e9646d0940f7ff9d501d52dc796e5b0.png)
![](../../../../img/tex/9/b/4/9b4970f3387a2db68528e51e47fdb24c.png)
![](../../../../img/tex/3/9/4/394af312b80dcadfd81bc4e66ef98b5b.png)
Приведем простейший вариант этой процедуры:
- Вычисляем показатели чувствительности.
- Находим минимальный среди показателей чувствительности - .
- Заменим соответствующий этому показателю чувствительности вес на, и исключаем его из процедуры обучения.
- Предъявим сети все примеры обучающего множества. Если сеть не допустила ни одной ошибки, то переходим ко второму шагу процедуры.
- Пытаемся обучить отконтрастированную сеть. Если сеть обучилась безошибочному решению задачи, то переходим к первому шагу процедуры, в противном случае переходим к шестому шагу.
- Восстанавливаем сеть в состояние до последнего выполнения третьего шага. Если в ходе выполнения шагов со второго по пятый был отконтрастирован хотя бы один вес, (число обучаемых весов изменилось), то переходим к первому шагу. Если ни один вес не был отконтрастирован, то получена минимальная сеть.
Возможно использование различных обобщений этой процедуры. Например, контрастировать за один шаг процедуры не один вес, а заданное пользователем число весов. Наиболее радикальная процедура состоит в контрастировании половины весов связей. Если половину весов отконтрастировать не удается, то пытаемся отконтрастировать четверть и т.д. Отметим, что при описанном методе вычисления показателей чувствительности, предполагается возможным вычисление функции оценки и проведения процедуры обучения сети, а также предполагается известным обучающее множество. Возможен и другой путь.