Здесь Об. - порядковый номер группы, по которой обучались нейронные сети консилиума, Тст. - порядковый номер группы, по которой сети тестировались.
При анализе данной серии экспериментов заметны следующие закономерности:
– предсказание социального статуса испытуемых нейронными сетями, обученными по другим группам (не по тем, в которой производилось определение статуса при социометрическом опросе) по своему качеству несколько хуже, чем такое же предсказание, сделанное нейросетями, обученными на этой же группе;
– однако, в большинстве случаев (в двух третях из проведенных экспериментов) оценка качества (средний модуль ошибки Hвыб) является приемлемой (менее 3 баллов или, в относительных значениях - менее 30%);
– хорошо видно, как при предсказании статуса испытуемых в группах реализуется принцип создания надежных систем из ненадежных элементов, заложенный в концепцию нейронных сетей: ошибка предсказания одной нейросетью может составлять неприемлемо большую величину, однако консилиум из нескольких нейросетей решает задачу существенно лучше - ошибка предсказания консилиумом сетей меньше большинства из ошибок отдельных сетей, она также всегда меньше чем среднее значение ошибок отдельных сетей консилиума.
После оценки качества предсказания между группами решено было проверить гипотезу о том, что нейросеть может накапливать опыт не только по отдельной группе, но и аккумулировать его по любой заданной последовательности испытуемых. Для проверки гипотезы была предпринята следующая серия экспериментов: данные по всем группам были объединены в один задачник, по которому проводилось скользящее тестирование консилиума из десяти сетей - экспертов. Результаты данной серии из 480 экспериментов представлены в табл. 5.
|
Таблица 5 Результаты тестирования консилиумов сетей, обученных по полной выборке.
|
Видно, что, как и в предыдущей серии экспериментов, погрешность каждого из экспертов (и, как минимум, математическое ожидание погрешности) выше, чем погрешность консилиума, то есть математическое ожидание оценок по консилиуму сетей всегда (или, вернее, в большинстве случаев) ближе к верному ответу, чем оценки отдельных экспертов.
Кроме того легко заметить, что предсказание статуса исследуемых в группе улучшается с накоплением выборки - оценка погрешности предсказания, сделанного нейросетями, обученными по объединенной выборке лучше, чем в любых других экспериментах.