ニューラルネットワークのバックプロパゲーションについて質問があります。一部のデータに対してトレーニング済みのDNNがあるとします。次に、破損したデータをNNにフィードし、最初の隠れ層までではなく、入力層までエラーを逆伝播します（つまり、入力ニューロンのデルタを計算します）。エラー項は、「クリーン」ベクトルと「破損」ベクトルの不一致を示していますか？
質問を正しく解釈している場合、2つの入力ベクトルi1 =（a、b、...）とi2 =（c、d、...）があります。次に、2つの対応する出力ベクトルo1 =（v、w、...）とo2 =（x、y、...）があります。
i1は有効なトレーニングデータの一部であり、NNにモデルを教えるために使用されます。これが完了したら、NNを使用して、モデルをi2に正しく適用した場合に、無効なo2と有効な出力の間のデルタを検出しますか？
この場合、すべての有効な入力ケースを使用してNNを通常どおりにトレーニングし、テストケース（既知の破損した出力ベクトルに対応する入力ベクトル）をフィードして、バックプロパゲーションを無効にして結果を収集します。つまり、NNが正しいモデルを学習したら、トレーニングを停止し、「クリーンな」結果を破損した結果と自分で比較するだけです。
注：代わりに、ニューラルネットワークをトレーニングして、他のプロセスの入力に対応する値のセットと、そのプロセスの（破損している可能性のある）出力に対応する値のセットを受け入れ、クリーンとの差を出力として生成することもできます。値と破損した値ですが、自分で減算を行わないようにするためのデータの追加のトレーニングとフレーミングは、おそらく価値がありません。
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