分布迁移在学习型网络-物理系统中的监控与恢复：一种未来研究范式

鉴于神经网络对分布迁移的已知漏洞，维持学习型网络-物理系统的可靠性已成为突出的挑战。应对此问题，许多现有方法采用检测并放弃的方法，旨在推断时间检测分布迁移，以便学习型组件在决策时可以选择放弃。然而，这种方法在实际应用中受限于使用。我们提出一种监控与恢复范式作为未来研究的有前景方向。该哲学强调：1) 而非分布迁移检测的稳健安全监控；2) 而非放弃的分布迁移恢复。我们讨论了我们最近工作中的两个示例。