Объектом рассмотрения настоящей работы является весьма глубокое проникновение требований эффективного обучения нейросетей в алгоритмы предпроцессорной обработки. Разработан метод оценки адекватности нейросетевых моделей в отсутствии каких-либо априорных сведений о законе распределения шумов в данных