泛化信号未必是模型选择信号：arXiv 研究检验 Hessian 几何代理在分子、蛋白质与药物任务中的局限

一篇 arXiv 论文研究了计算生物学中的模型选择问题：当验证数据无法区分模型优劣时，能否用训练后网络自身的几何性质来排序候选模型。作者提出一种仅前向传播的代理指标（受 Hessian 范数启发），在分子性质、蛋白质适应度和药物反应任务上测试后发现，几何信号虽在多数任务上与泛化差距相关，却不能可靠识别部署时最优的模型；曲率分数低时甚至可能偏好坍缩的预测器，说明泛化信号未必等同于模型选择信号。