Работа посвящена оптимизации структуры нейронной сети. 
Предполагается, что число параметров нейросети можно существенно снизить без 
значимой потери качества и значимого повышения дисперсии функции ошибки. 
Предлагается метод прореживания параметров нейронной сети, основанный на 
автоматическом определении релевантности параметров. Для определения 
релевантности параметров предлагается проанализировать ковариационную матрицу 
апостериорного распределения параметров и удалить из нейросети 
мультикоррелирующие параметры. Для определения мультикорреляции используется 
метод Белсли. Для анализа качества представленного алгоритма проводятся 
эксперименты на выборке Boston Housing, а также на синтетических данных.
нейронные сети, оптимизация гиперпараметров, релевантность параметров, прореживание нейронной сети