При обучении нейронной сети, если ошибка равна нулю, это может означать, что модель полностью соответствует обучающим данным. Однако, если ошибка равна нулю, это также может привести к переобучению, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, но плохо обобщает на новых данных. Давайте рассмотрим предложенные варианты действий и определим, какое из них неверно:

• Модифицируются только компоненты матрицы весов, отвечающие ненулевым значениям входов: Это действие верное, так как при обучении нейронной сети обновляются только те веса, которые влияют на текущий вход.
• Знак приращения веса соответствует знаку ошибки, т.е. положительная ошибка приводит к усилению связи: Это также верное утверждение. Если ошибка положительная, это означает, что выходное значение ниже целевого, и веса должны увеличиваться, чтобы повысить выход.
• Обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов: Это неверно. Нейроны в сети связаны между собой, и изменения в одном нейроне могут повлиять на другие нейроны из-за взаимосвязей между ними.
• Обучение нейронов происходит послойно, начиная с последнего слоя и заканчивая первым: Это верно. В большинстве случаев, таких как в алгоритме обратного распространения ошибки, обучение действительно происходит от выходного слоя к входному слою.

Таким образом, неверным действием при обучении нейронной сети, если ошибка равна нулю, является: обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов.