要約
分類の誤りや分布外データの検出という関連する2つの問題について考察します。本稿では、softmax分布からの確率を用いた単純な基準モデルを提案します。正しく分類された例は、誤って分類された例や分布外の例よりも最大softmax確率が高くなる傾向があるため、これらの検出が可能となります。性能評価のために、コンピュータビジョン、自然言語処理、自動音声認識の各領域で複数のタスクを定義し、この基準モデルの有効性を示します。さらに、この基準モデルが時折上回られることを示し、これらの未十分に研究されていない検出タスクにおける今後の研究の余地があることを指摘します。