допустим есть входной вектор из 64 значений и каждое может иметь 2 состояния 1 и 0
и есть массив данных для обучения 1 млн входных векторов.

Далее если мы возьмем какое-то значение из множества 2^64, то вероятность попадания в выборку которая использовалась для обучения ничтожно мала
и здравый смысл говорит ( субъективно ) что в этом случае будут с большой вероятностью 99.999% неверные результаты,

Каким образом в существующих нейронных сетях обеспечивается точность результата и как определяется необходимое количество данных для обучения ?