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。