out of distribution
时间: 2023-04-14 08:01:51 浏览: 571
"Out of Distribution" 指的是在机器学习中,模型在预测未见过的数据时的性能。如果一个模型被训练在特定的数据分布上,那么它在处理与训练数据不同的数据分布时的性能可能会变差。这种情况被称为"Out of Distribution"。
相关问题
out of distribution(ood)
"out of distribution(OOD)"指的是超出模型已有的训练数据集范围的数据。在这种情况下,模型可能会出现意外的预测结果,因为它没有遇到过这些数据。这也是深度学习模型普遍存在的一个问题。
towards out of distribution generalization: a survey
针对过分分布的普遍化:一项调查
"towards out of distribution generalization: a survey"是一项对过分分布普遍化现象的研究。该研究关注如何处理机器学习中的模型在训练过程中未曾遇到的情况下的泛化能力。
当前,机器学习中的模型往往在面对与训练数据不同的情况时出现问题。这些情况被称为"分布外"或"过分分布"。过分分布问题在现实世界的应用中非常普遍,例如在医学影像诊断中,模型在对未见过的病例进行预测时可能出现错误。
为了改善过分分布问题,该调查着重研究了几种处理方法。首先,一种方法是使用生成对抗网络(GAN)。GAN可以通过学习未见过的数据分布来生成合成样本,从而提高模型的泛化性能。其次,该调查还介绍了自监督学习和深度对比学习等技术。这些方法通过引入自动生成标签或学习新的特征表示来增强模型的泛化能力。
此外,该调查提到了一些用于评估模型在过分分布上泛化能力的评估指标。例如,置信度和不确定性度量可以帮助评估模型对于不同类别或未知样本的预测是否可信。同时,模型的置换不变性和鲁棒性也是评估模型泛化能力的重要因素。
总结来说,这项调查对于解决过分分布普遍化问题提供了一些有益的方法和指导。通过使用生成对抗网络、自监督学习和深度对比学习技术,以及评估模型的不确定性和鲁棒性,我们可以提高模型在未曾遇到的情况下的泛化能力。
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