研究：Hessian几何指标难用于分布外模型选择

Aditya Nagarsekar 等作者发表研究，检验以 Hessian 范数为动机的前向代理指标及常见 Hessian 度量能否用于模型选择。在分子性质、蛋白质适应度和药物反应任务上，当验证 Spearman 相关性恶化时，这些几何指标并未变得更有用；该代理虽在多数任务上与泛化差距相关，却无法可靠识别部署最优模型，低几何分数甚至可能偏向坍缩的预测器。 研究还发现，用验证集增强对部分分布偏移有帮助，但对另一些偏移则显著有害。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。