未知データ検出

Out of Distribution (OOD) 検出とは、分類器が訓練された分布に属さないデータインスタンスを特定するタスクのことを指します。OOD データは、モデルが訓練中に遭遇しなかった「未見」データとしてよく言及されます。このタスクの目的は、モデルが訓練中に見た in-distribution (ID) データと、遭遇していない out-of-distribution (OOD) データを区別できるようにすることで、モデルの堅牢性と汎化能力を向上させることです。これは、独立した OOD 検出器を訓練するか、モデルのアーキテクチャや損失関数を変更することで達成できます。コンピュータビジョンの分野では、OOD 検出は異常や未知の物体を識別するために特に価値があります。