Como dijo Antonin, la magnitud del gradiente le dará una muy buena idea de cuánto “aprende” una red desde un punto de datos dado.
Dicho esto, esto no es particularmente interesante. La razón es que si ya tiene la etiqueta, entonces no hay nada en particular que desee cambiar sobre su enfoque de capacitación dado el hecho de que algunos ejemplos son más poderosos que otros.
Hay un área de aprendizaje automático que ha tenido bastantes éxitos con una variante dramáticamente más útil de este problema. Se llama aprendizaje activo y se trata de tratar de determinar qué puntos de datos cuando se etiquetan producirán la mejor mejora marginal en el rendimiento de la red.
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Es algo muy bueno, un área realmente excelente de investigación actual, pero en la que personalmente no soy un experto. Si está interesado en aprender más, aquí hay un comienzo: aprendizaje activo (aprendizaje automático) – Wikipedia
