신경망(NN)은 복잡한 비선형 관계를 학습하는 다차원 분류기로, 고에너지 물리학(HEP) 분석에서 뛰어난 성능을 보이지만 입력 변화에 민감합니다. 연구진은 실험 불확실성 범위 내의 미묘한 변화가 NN 출력에 큰 변화를 일으킬 수 있으며, 이는 기존 불확실성 추정법을 저평가할 수 있음을 확인했습니다. 숨겨진 민감성을 측정하는 프레임워크를 도입하여, 물리 분석에서 NN의 체계적 불확실성을 평가하고 제어하는 방법을 제시했습니다.