使用神经网络输出的和作为预期的正数

Question

我正在使用单输出神经网络，使用逻辑激活函数将个体分类为A类和B类。给定个体的输出可以解释为该个体属于A类的概率。如果我总结所有个体的概率，我应该得到A类预期个体数量的估计。

事实上，根据我的经验，在自己的训练集上总结神经网络的输出似乎总是给出A类训练集个体的数量。我敢打赌这个定理有一个定理。

有没有人知道有关A级大小估计的统计数据？例如方差，偏差，一般分布？我很想知道我能读到的关于这个主题的内容。

根据我的经验，当应用于新数据时，估计似乎不太准确。