초록
분포 외 탐지(out-of-distribution detection, OOD)는 신경망에 대한 이상 입력(이상치)을 다루는 문제이다. 과거에는 이상 입력에 대한 예측을 거부하기 위해 전용 방법들이 제안되어 왔다. 마찬가지로, 특징 추출 모델과 이상치 탐지 알고리즘을 결합할 경우 이상 입력 탐지에 매우 적합함이 입증되었다. 본 연구에서는 전용 OOD 분야의 방법들과 동등한 정확도로 이상 입력을 탐지하기 위해 이상치 탐지 알고리즘을 활용한다. 신경망의 구조적 적응이 필요 없으며, 탐지는 모델의 소프트맥스 점수(softmax score)에 기반한다. 제안하는 방법은 Isolation Forest를 사용해 비지도 학습 방식으로 작동하며, Gradient Boosting과 같은 지도 학습 방법을 활용함으로써 추가적인 성능 향상이 가능하다.