neuroproject.ru

[Mitrich]

дана натренированная на неком наборе данных нейросеть (много слоев, учили алгоритмом обратного распространения).

как теперь посчитать доверительный интервал для получаемых с помощью этой сети значений (на неких данных, которые вообще никак не использовались при тренировке)?

[Victor G. Tsaregorodtsev]

В случае задачи прогноза (регрессии) нейросетка будет просто реализовать некоторый вариант нелинейной регрессии, поэтому можно использовать методы из этого самого раздела нелинейной статистики. Так, для оценки доверительного интервала в точке, для которой делается прогноз (т.е. в отрыве и от обучающей, и от тестовой выборок - на базе только вектора текущих входных сигналов сети) метод расписан, например, в буржуинской книжке Seber, Wild "Nonlinear regression" 1989 года и кое-где в нейросетевой литературе.
_________________
www.neuropro.ru - нейросети, анализ данных, прогнозирование