Метод выбора гиперпараметров в задачах машинного обучения для классификации стохастичеких объектов

Предложен простой и эффективный метод выбора гиперпараметров при решении классификационной проблемы методами машинного обучения. Метод работает с любыми гиперпараметрами вещественного типа, значения которых лежат внутри известного вещественного параметрического компакта. Внутри параметрического компакта генерируется случайная выборка (пробная сеть) сравнительно небольшого объема, для каждого элемента которой вычисляется эффективность выбора гиперпараметров согласно специальному критерию. Эффективность оценивается величиной некоторого вещественного скаляра, который принципиально не зависит от порога классификации.