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预防在点估计判别神经网络中对远离数据的任意高自信度
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现神经网络预测趋向于最优恒定解，即最小化训练数据平均损失的预测。研究展示了这种现象在不同数据集、损失函数和架构中的表现，并提出了解释。研究还展示了如何在面对分布外输入时利用这一发现实现风险敏感的决策。
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关键要点
- 神经网络预测在面对分布外数据时表现出不可预测和过度自信的特点。
- 研究发现神经网络预测趋向于一个恒定值，接近于最优恒定解（OCS）。
- 最优恒定解是指在没有观察到输入时最小化训练数据平均损失的预测。
- 研究在8个不同数据集、不同损失函数和不同架构上展示了这一现象。
- 提出了对这种行为的解释，并通过实证研究和理论研究进行了验证。
- 展示了如何在面对分布外输入时利用这一发现实现风险敏感的决策。
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