Работа с ошибкой на входе нейронной сети

Question

Когда вы строите нейронную сеть, в которой входные значения, как известно, имеют ошибку, есть ли способ включить это в сеть?Т.е. одно значение входного значения может иметь известную небольшую ошибку, и поэтому это значение является хорошей оценкой;но у другой может быть большая стандартная ошибка, и поэтому вы менее уверены в ее истинном значении.

Поиск по этому вопросу не легок, потому что это в основном сообщения об ошибках или ошибки в выходных данных, которые всплывают, так что если кто-то здесь знаетэто было бы здорово, спасибо!

Answer 1

Одной из возможностей было бы использование некоторого обратного значения ошибки в качестве веса во время тренировки.В основном, когда вы рассчитываете потерю одного входного примера во время тренировки, вы умножаете его на его вес до.Более высокий вес приводит к более высоким потерям и большему влиянию на градиент и изменение веса.

При выборе, например, 1 / standard error в качестве веса, ложная оценка входных данных с высокой неопределенностью невзвешивается столько же, сколько определенный пример.