6. Критерий остановки для мгуа

Принцип самоорганизации, положенный в основу МГУА, называют эвристической самоорганизацией, так как процесс организации основывается на введении внешних дополнений, выбираемых эвристически. Результат решения существенно зависит от этих эвристик. От того, как разделены объекты на обучающую и проверочную последовательности, как оценивается качество распознавания на проверочной последовательности, т. е. как определяется критерий оптимизации и какое количество переменных пропускается в следующий ряд, зависит результирующая сложная модель.

Особенность такой процедуры состоит в том, что с помощью принципа внешнего дополнения формируется глобальный критерий (например, величина квадрата ошибки), который достигает минимума по мере усложнения модели. Рассмотрим зависимость величины минимума квадрата ошибки построенной модели от шага итерации, на котором эта модель получена:

С каждым шагом итерации модель усложняется, и величина минимального квадрата ошибки уменьшается. Но в какой-то момент величина минимума перестает меняться значительно или же вовсе начинает увеличиваться. Это вызвано тем, что чрезмерное усложнение модели приводит к неустойчивости решений на точках, не участвующих в процессе обучения. В качестве окончательной модели принимается лучшая из того ряда усложнения, после которого глобальный критерий начинает ухудшаться. Практически рекомендуется останавливать усложнение даже несколько раньше достижения глобального минимума, как только критерий начинает улучшаться слишком медленно. Это позволяет построить более простые модели, близкие к оптимальным.