اكتشاف التوزيع خارج النطاق

اكتشاف البيانات خارج التوزيع (Out of Distribution - OOD) يشير إلى مهمة تحديد حالات البيانات التي لا تنتمي إلى التوزيع الذي تم تدريب المصنف عليه. تُعرف البيانات خارج التوزيع عادةً بالبيانات "غير المعروفة" لأن النموذج لم يواجهها أثناء التدريب. الهدف من هذه المهمة هو تدريب نموذج لتمييز البيانات داخل التوزيع (In-Distribution - ID)، وهي البيانات التي رآها النموذج أثناء التدريب، عن البيانات خارج التوزيع (OOD)، وهي البيانات التي لم يواجهها، وذلك بهدف تعزيز قوة النموذج وقدرته على التعميم. يمكن تحقيق هذا من خلال تدريب كاشف OOD مستقل أو بتعديل بنية النموذج ودالة الخسارة. في مجال الرؤية الحاسوبية، يعتبر اكتشاف OOD ذو قيمة خاصة لتحديد الشواذ والكائنات غير المعروفة.