Устойчивость нейросетевого отображения по возмущению исходных данных на обучающем множестве в смысле ошибки обобщения

Исследованы вопросы устойчивости нейросети при возмущении входных данных на обучающем множестве в смысле ошибки обобщения применительно к задачам моделирования стохастических объектов с сильно искаженными данными, на примере объектов налогового контроля. Определена чувствительность нейросети к возмущению входных данных при варьировании компонент вектора входных величин, количества строк наблюдений обучающего множества и различной интенсивности возмущений. Предложен принцип вложенных математических моделей (сегментов) для повышения устойчивости нейросети.