Однослойные нейронные сети, несмотря на свою простоту, могут проявлять чувствительность к шуму и выбросам в данных. Давайте разберем, почему это происходит.

Причины чувствительности однослойных нейронных сетей:

• Простота структуры: Однослойные нейронные сети имеют простую архитектуру, состоящую из одного слоя нейронов, который напрямую связан с входными данными. Это ограничивает их способность к обобщению и адаптации к сложным паттернам в данных.
• Отсутствие глубины: Поскольку в однослойной сети нет скрытых слоев, она не может выделять более сложные признаки, что делает её уязвимой к выбросам и шуму. Все входные данные влияют на выход напрямую, и если в данных присутствуют выбросы, они могут значительно исказить результаты.
• Метод обратного распространения ошибки: Хотя этот метод позволяет обучать нейронные сети, он не всегда эффективно справляется с выбросами. При наличии шумов в данных веса могут корректироваться таким образом, что сеть начинает "подстраиваться" под эти выбросы, вместо того чтобы выявлять общие закономерности.

Таким образом, основная причина чувствительности однослойных нейронных сетей к шуму и выбросам в данных заключается в их простоте структуры. Это ограничивает их способность к обработке сложных данных и делает их более уязвимыми к аномалиям.