Tradiční loss křivky používané v trénování strojových modelů mohou být zavádějící a neodhalují řadu kritických problémů, které se během trénovacího procesu vyskytují. TrainProof představuje nový přístup k validaci trénovacích běhů pomocí deterministických pravidel, která kontrolují konzistenci a korektnost procesů. Nástroj funguje podobně jako softwarové lintry v programování — automaticky skenuje trénovací běhy a identifikuje anomálie nebo potenciální chyby. Podle dostupných informací se jedná o praktické řešení pro výzkumné týmy a inženýry, kteří pracují s hlubokým učením. Iniciativa podtrhuje rastoucí potřebu lepších nástrojů pro debugging a validaci ML workflowů.