Обычно, искусственные нейронные сети обучают на одной последовательности образов, а проверяют качественные характеристики на другой последовательности, не использовавшейся в обучении: это даст возможность независимой оценки «научилась ли сеть чему нибудь полезному?».
Без Перекрестной проверки (Cross Verification) сеть с большой матрицей весов может «переучится» и начать запоминать не только структуру данных, но и сами образы (и шум). В результате сеть станет непригодной для использования на каком-либо наборе данных, кроме своей обучающей последовательности.
Способность сети не только запоминать обучающие последовательности, но и корректно вести себя с ранее неизвестными данными известна как обобщающая способность сети. В программе Trajan можно посмотреть, как сеть справляется с обобщением с помощью характеристики Ошибка проверки (если она сравнительно мала — все нормально). В некоторых случаях можно обучать сеть несколько раз, и видеть постоянное стремление общей ошибки к нулю, однако ошибка проверки сначала будет уменьшаться вместе с общей ошибкой, а затем начнет стремительно расти. Это верный признак того, что сеть переучена. Необходимо остановить обучение сети, пока ошибка проверки не начала расти.
Программа автоматически выделяет обучающие и проверочные образы (как указанно в предыдущем разделе). Все обучение проходит на обучающих образах, все ошибки и статистика собираются отдельно для обучающих и проверочных образов.
Для осуществления перекрестной проверки надо отметить опцию Перекрестная проверка (Cross Verification) в окне Обучение сети. Тогда после нажатия кнопки Выполнить (Run) сеть начнет обучаться, причем на графике ошибки теперь отображаются две линии: одна, для обучающих образов, а другая, для проверочных образов. Сеть обучается на обучающих образах, но тут же (в том же цикле) проверяется на проверочных образах.
Проверка сети каждый цикл проверочными образами требует много времени, и не всегда необходима. Поэтому, по желанию, можно отключить перекрестную проверку. Для этого надо снять крестик с поля Перекрестная проверка (Cross Verification) в окне обучения. В этом случае программа игнорирует проверочные образы, что ускоряет процесс обучения. Однако потом можно посмотреть общую ошибку на проверочной последовательности с помощью функции Run All Patterns (Прогон всей обучающей последовательности).
