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Degeneração de confiabilidade
Os profissionais de aprendizado profundo geralmente presumem que os dados de teste e os dados de treinamento compartilham a mesma distribuição. Infelizmente, essa suposição nem sempre se aplica à prática. O mundo evolui e os dados gerados a partir do futuro geralmente estão fora de distribuição (out of distribution, ood). Consequentemente, à medida que o contexto muda, a suposição de distribuição interna se torna menos realista, assim como a confiabilidade de nossas previsões e incertezas (Fort, Hu e Lakshminarayanan 2019, Nalisnick et al. 2019, Ovadia et al. 2019). Na verdade, o desempenho preditivo pode diminuir enquanto as medidas de confiança aumentam, o que causa uma falha silenciosa.
