Какие проблемы существуют при использовании искусственных нейронных сетей для обобщения экспериментальных данных?

Некоторые проблемы, которые возникают при использовании искусственных нейронных сетей для обобщения экспериментальных данных:

• Недостаток данных. lib.kgeu.ru vc.ru Нейронные сети нуждаются в большом количестве данных для обучения, без достаточного объёма информации они могут быть неправильно обучены и давать неточные результаты. vc.ru
• Чувствительность к выбросам. vc.ru Нейронные сети могут быть чувствительны к выбросам в данных, что приводит к неточным результатам. vc.ru
• Неинтерпретируемость. vc.ru Нейронные сети могут быть трудны для понимания и интерпретации, что может быть проблемой при принятии решений на основе результатов. vc.ru
• Трудность с обработкой неструктурированных данных. vc.ru Нейронные сети могут иметь трудности с обработкой неструктурированных данных, таких как изображения, звук и текст. vc.ru
• Переобучение. lib.kgeu.ru vc.ru Сети с большим количеством весов позволяют воспроизводить очень сложные функции, и в этом смысле они склонны к переобучению. lib.kgeu.ru Сеть же с небольшим количеством весов может оказаться недостаточно гибкой, чтобы смоделировать имеющуюся зависимость. lib.kgeu.ru
• Попадание в локальный минимум. pribor.ifmo.ru В точке локального минимума все направления ведут вверх, и сеть неспособна из него выбраться. pribor.ifmo.ru
• Непредсказуемость результата. pribor.ifmo.ru scienceforum.ru Поведение прошедшей дообучение нейронной сети порой непредсказуемо. scienceforum.ru