样本不多时，逻辑回归的“体检报告”可能不太可信：明明模型没错，传统拟合优度检验——判断数据与模型是否相容的工具——也可能误报。DeepGOF-1 想把发现问题和控制误报拆开处理：神经网络负责找异常，Bootstrap 负责校准结论。
它先按两个最重要特征的排序，把数据铺成 6×6 网格；每格记录标准化残差，也就是预测与实际观察的偏离。遗漏的非线性、交互作用等结构，会在图上留下条纹或局部凸起。一个预先训练、交付后不再改动的卷积网络读取这张“残差图”并打分。分析者无需训练模型，而是在拟合模型成立的前提下反复模拟、重新拟合和打分，再看真实得分在这些结果中的排名，由此得到 p 值。
作者报告，在预先设定的 60 种实验条件中，DeepGOF-1 有 58 种的误报率落在目标区间；公开基准中，它的误报水平在 13 种方法里最稳定，检验力胜过所有分组型检验，但综合只排第七。边界也很明确：若异常在每个网格内互相抵消，这张图就看不见；而参数由数据估计时，严格的有限样本保证仍依赖“枢轴性”条件，否则只能得到渐近保证。