Алгоритм выявления и устранения гетероскедастичности при экспериментальном исследовании глубоких нейросетей

DOI: 10.25728/avtprom.2023.03.07

Современный этап развития программной инженерии характеризуется бурным развитием систем искусственного интеллекта на основе технологии глубоких нейросетей. В свою очередь, включение элементов искусственной интеллектуальности ведет к изменению статистических подходов и принципов оценки качества самих нейросетевых, программных решений в ходе вычислительных экспериментов. Это вызвано к жизни фактом непрерывного изменения характеристических свойств обученных нейросетей в процессе их экспериментального использования, наблюдаемой гетероскедастичностью регистрируемых показателей при проведении оценки их качества. Описан алгоритм преодоления указанной специфики оценки качества программных решений на базе глубоких нейросетей для систем искусственного интеллекта.