Da pra burlar o overffiting das rede neural usando o KNN pra organizar as amostras em ordem crescente e depois usar o ponto medio pegando as saidas esperada das amostras formando uma especie de malha triangulada percorrendo a sequencia de amostras organizadas, e depois ao invez de colocar o valor real colocar o novo valor gerado depois de traçar uma curva media usando os pontos medios dos triangulos?
O conceito de "ordem" é arbitrário em vetores, só é bem definido em escalares. E pelo que eu entendi, a tua solução só troca a saída da rede pela saída de um KNN padrão (ou algo muito próximo de um), então dá na mesma que só usar o KNN. Se não for isso, peço que explique melhor (desta vez, sem esquecer de respirar :P). O que me parece, a princípio, é que a tua intuição está correta, já que vai suavizar as fronteiras, só que não tem muita utilidade prática, já que é o que o KNN já faz.
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Da pra burlar o overffiting das rede neural usando o KNN pra organizar as amostras em ordem crescente e depois usar o ponto medio pegando as saidas esperada das amostras formando uma especie de malha triangulada percorrendo a sequencia de amostras organizadas, e depois ao invez de colocar o valor real colocar o novo valor gerado depois de traçar uma curva media usando os pontos medios dos triangulos?
O conceito de "ordem" é arbitrário em vetores, só é bem definido em escalares. E pelo que eu entendi, a tua solução só troca a saída da rede pela saída de um KNN padrão (ou algo muito próximo de um), então dá na mesma que só usar o KNN. Se não for isso, peço que explique melhor (desta vez, sem esquecer de respirar :P). O que me parece, a princípio, é que a tua intuição está correta, já que vai suavizar as fronteiras, só que não tem muita utilidade prática, já que é o que o KNN já faz.