title: Criteria for approximating samples by neural models in intelligent systems for classifying marine targets
abstract: На практике возникает задача сравнения и выбора лучшей нейромодели, которая в процессе синтеза структуры сети достигла максимально возможных размеров и связности элементов с наименьшей ошибкой в процессе обучения. Существующие критерии, позволяющие оценить сложность, интерпретабельность и вариативность нейромоделей в полном объеме данную задачу не решают, поскольку нейромодели могут на выходе определять значения не одной, а нескольких переменных, а порог ошибки для экземпляра выборки на практике
journal: МОРСКИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ