Уменьшение ложных тревог может снижать количество обнаруженных сигналов, потому что из-за существенного уровня помех и шумов в обнаружителях аномалий повышается пороговый уровень. 1 Это приводит к невозможности обнаружения предварительных возмущений, в результате чего теряется время для принятия решений. 1

Однако есть и обратный пример: использование нейронных сетей глубокого обучения позволяет минимизировать количество ложных тревог, анализируя большое количество видеоданных и распознавая в кадре человека, при этом игнорируя растительность, животных и автомобили, даже если они движутся. 23

Таким образом, выбор между снижением количества ложных тревог и потерей предварительных сигналов зависит от конкретных условий и целей системы. Например, в системах видеонаблюдения использование нейросетей помогает минимизировать ложные тревоги, но может привести к тому, что по-настоящему важное или опасное событие останется незамеченным. 23