分布偏移下传感器AI的可问责不确定性评估
原文标题：Accountable and uncertainty-aware evaluation of sensor-based AI under distribution shift: devices, subjects, and nearly three years underground
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论文提出一种分阶段、可问责的评估协议，将部署模型评估视为带声明参考水平与量化不确定性的测量。协议设置设备、受试者与时间四层累积泛化阶段，用重复训练的分位数而非均值做决策，并引入超出当前范围率揭示隐性误导。在真实矿井地磁定位任务中，模型在训练34个月后、未知设备代际与留出测量员条件下仍达16.5倍随机水平。
- 问题
- 传感器 AI 在设备、人员、时间变化下性能退化，随机划分的测试无法暴露。
- 方法
- 提出分阶段可问责评估协议，按设备/受试者/时间四层累积留出，用重复训练的分位数而非均值判定，并引入超出当前范围率。
- 结果
- 矿井地磁定位中，训练 34 个月后、未知设备代际与留出测量员条件下，5% 分位精度 0.39，为随机水平 16.5 倍（299 次重复训练）。
- 影响
- 为部署型传感器 AI 提供可落地的上线决策规则，避免用均值掩盖长尾失效。
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矿井地磁定位模型在训练34个月后、未知设备上5%分位精度仍达随机水平16.5倍
- •协议设设备、受试者、时间四层累积泛化阶段，用重复训练的分位数而非均值做决策
- •引入超出当前范围率，揭示模型向部署中已不存在类别的隐性误导
- •两座真实矿井验证，第二站点复现训练阶段；299次重复训练下5%分位精度0.39
- •42个可达位置类间该指标波动±0.08，为数倍于随机水平的差异
为什么重要：给传感器AI部署验收提供了可问责的评估范式：随机划分会掩盖的退化，需按分位数与留出阶段判定是否上线。
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