待验证50% 置信事实精确时间
数据漂移通常可通过监控输入分布与训练分布的统计距离（如PSI、KL散度）来发现，概念漂移则必须借助带标签的线上评估才能捕捉。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/25
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证观测归一化中常见做法是使用running mean/std对观测进行在线归一化，但需注意在训练结束后将统计量固化到推理端，否则部署时会出现分布偏移。78% 相似待验证将输入激活值投影到训练分布主成分的一个小子集上，探针就能实现跨域迁移，性能几乎追平直接在测试分布上训练的探针77% 相似待验证业界通常通过PSI（Population Stability Index）、KL散度等统计指标持续监测数据漂移程度，并在超过阈值时触发模型重训练75% 相似待验证应对特征漂移通常需要持续监控特征分布、设置告警阈值、定期或触发式重训练，并保留训练数据与特征定义的版本快照74% 相似待验证批次归一化在训练模式使用当前批次统计量，在推理模式使用训练过程中累积的移动平均值71% 相似
引用此条事实
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