Les performances des systèmes se résument bien souvent à une mesure statistique moyenne. Mais l'erreur commise peut varier fortement en fonction de la forme présentée. Ainsi, quelques situations difficiles à traiter peuvent dégrader fortement les performances. Partant de la distribution normale des erreurs généralement produite par les réseaux neuromimétiques, une détection et un traitement particulier sont appliqués aux données qui génèrent les plus fortes erreurs dans un problème de régression afin d'améliorer les performances.