Цитата из книги «Когнитивная психология в создании нейросетей: понимание и применение»

Когнитивные ошибки в нейросетях представляют собой систематические ошибки или предубеждения, которые возникают в процессе принятия решений или обработки информации. Эти ошибки могут быть вызваны различными факторами, такими как ограниченность обучающих данных, недостаточная сложность модели или присутствие шума в данных. Одним из наиболее распространенных типов когнитивных ошибок в нейросетях является ошибка подтверждения (confirmation bias). Эта ошибка возникает, когда нейросеть склонна отдавать предпочтение информации, подтверждающей ее существующие представления или гипотезы, и игнорировать информацию, противоречащую им. Это может привести к тому, что нейросеть будет принимать решения на основе неполной или неточной информации. Другим типом когнитивной ошибки является ошибка ancorирования (anchoring bias). Эта ошибка возникает, когда нейросеть слишком сильно полагается на первую информацию, которую она получает, и не учитывает последующую информацию, которая может быть более актуальной или точной. Это может привести к тому, что нейросеть будет принимать решения на основе устаревшей или неточной информации. Кроме того, когнитивные ошибки в нейросетях могут быть вызваны такими факторами, как: Переобучение (overfitting): когда нейросеть слишком хорошо подходит к обучающим данным и не может обобщить свои знания на новые, незнакомые данные. Недообучение (underfitting): когда нейросеть слишком проста и не может захватить сложность обучающих данных. Шум в данных (noise in data): когда обучающие данные содержат ошибки или шум, который может повлиять на качество принятия решений нейросетью. Для того чтобы избежать или минимизировать когнитивные ошибки в нейросетях, можно использовать различные методы, такие как: Регуляризация (regularization): добавление штрафных членов к функции потерь для предотвращения переобучения. Дропаут (dropout): случайное отключение нейронов во время обучения для предотвращения переобучения.