Казахстан |
Контрастирование (редукция) нейронной сети
Определение значимости параметров по изменению выходных сигналов системы
Значимость параметров определяется практически так же, как и с помощью
функции оценки. Пусть - вектор данных, а
-
вектор параметров. Пусть задан набор векторов
, на которых будет оцениваться
функционирование
системы, и определены значения
(в простейшем
случае
).
Вычислим в линейном приближении изменение вектора при
обращении
в
и
в
:

Пусть в пространстве выходных сигналов системы задана некоторая норма (например, евклидова). Тогда положим:

Таким образом, для каждого и любого
определен вектор показателей
значимости. Координаты вектора соответствуют точкам
. Теперь
нужно
вычислить норму этого вектора и объявить ее показателем значимости (можно
в качестве нормы взять максимум модуля или сумму модулей). При
использовании евклидовой нормы в пространстве выходных сигналов бывает
удобно и далее выбирать такую же норму, полагая:

Подход к определению значимости через изменение выходного сигнала не имеет альтернатив в том случае, когда рассматриваемая система является лишь подсистемой в некоторой системе (например, сумматор или нейрон в нейронной сети). Тогда при изменении параметров этой подсистемы приходится ограничиться требованием: выходной сигнал подсистемы должен изменяться как можно меньше, чтобы не нарушать функционирование всей системы.