我有一组输入输出训练数据，其中一些样本是

Input  output[1 0 0 0 0]  [1 0 1 0 0][1 1 0 0 1]  [1 1 0 0 0][1 0 1 1 0]  [1 1 0 1 0]

等等。我需要将标准差应用于整个输出作为阈值。因此，我计算了输出的平均标准差。应用的目的是，当模型面对这些数据时，应该能够学习并预测输出。我的目标函数设计中有一个条件，即模型输出与期望目标之间的欧几里得距离的平方根之和，应小于一个阈值。

我的问题是，我应该如何证明使用阈值的合理性？这种做法合理吗？我读了一篇文章，文中提到通常将标准差作为阈值是常见的做法。

在我的案例中，取训练数据输出的标准差意味着什么？

回答：

标准差（或方差）背后没有直觉或哲学，统计学家喜欢这些度量纯粹是因为它们在数学上易于处理，具有各种良好的属性。参见 https://math.stackexchange.com/questions/875034/does-expected-absolute-deviation-or-expected-absolute-deviation-range-exist

还有很多其他方法可以进行各种形式的异常值检测、信念修正等，但它们在数学上可能更具挑战性。