Ликвидация нейронной сети - это процесс проверки эффективности обученной модели на новых данных, которые не использовались в процессе обучения. Этот шаг играет важную роль в оценке обобщающей способности модели и ее способности делать точные прогнозы на реальных данных.
В ходе ликвидации нейронной сети используется отдельный набор данных, который не был задействован в процессе обучения. Модель применяется к этим данным, и затем оценивается точность ее прогнозов. Если результаты ликвидации близки к результатам обучения, это говорит о том, что модель хорошо обобщает и не переобучена на обучающем наборе данных.
Существует несколько методов ликвидации нейронных сетей, таких как кросс-ликвидация, отложенная выборка и регуляризация. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и подходит для определенных типов задач и объемов данных.
В целом, ликвидация нейронной сети позволяет оценить ее эффективность и достоверность результатов, что важно для принятия правильных решений на основе прогнозов модели.