Рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей, позволяющие одновременно с обучением предсказывать качество работы обученной нейронной сети. Показано, что получаемые при обучении прогнозы имеют завышающую систематическую погрешность. Корректировка этой составляющей погрешности снижает ошибку предсказания до двух раз.

Глухов Д.Н., Иванов А.И., Капитуров Н.В.