本研究提出了一种元算法，利用卡方拟合优度检验应对神经网络推理中的概念漂移问题。实验结果表明，该方法能够有效检测准确率下降，从而提高模型在多变条件下的可靠性和安全性。

Detecting Concept Drift in Neural Networks Using Chi-Squared Goodness of Fit Test
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卡方检验与自由度

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抽样分布与统计检验

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该文介绍了一种新的方法MINT，用于检验多变量随机向量的独立性，已在模拟和真实数据上进行了数值研究。

混合连续 - 分类变量的非参数条件独立性检验：一种新方法和数值评估
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数据预处理之数据规约

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