Первая сеть имеет для обучения 10000 примеров, в каждом примере 10 известных входных параметров и один известный выходной параметр.
Вторая сеть такая же как и первая, но обучается на 20000 примерах, при этом 10000 примеров как и у первой сети и добавлено еще 10000 искусственных обучающих примеров- просто взяты те же самые примеры и на входные параметры наложен небольшой белый шум, а выходной параметр оставлен без изменения.
Лучше ли у такой сети способность к обобщению? Работе на других примерах, которых не было в обучающей выборке?