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Degeneración de la fiabilidad
Los profesionales del aprendizaje profundo suelen suponer que los datos de las pruebas y los datos de entrenamiento comparten la misma distribución. Lamentablemente, esta suposición no siempre es válida en la práctica. El mundo evoluciona y los datos generados en el futuro suelen estar fuera de distribución. En consecuencia, a medida que cambia el contexto, el supuesto de distribución interna se vuelve menos realista, al igual que la fiabilidad de nuestras predicciones e incertidumbres (Fort, Hu y Lakshminarayanan 2019, Nalisnick et al. 2019, Ovadia et al. 2019). De hecho, el rendimiento predictivo puede disminuir mientras aumentan las medidas de confianza, lo que provoca un error silencioso.
