当训练数据集与测试数据集分布相同时,机器学习模型可以表现出优越的性能。但在开放的世界环境中,模型经常会遇到分布外的情况(out-of-distribution, ood,下称“ood“)样本,ood样本可能导致模型不可预测的行为,错误的后果可能是致命的,特别是在自动驾驶等高风险场景中 [1, 2]。因此,ood检测对于确保机器学习模型在实际部署中的可靠性至关重要。

大多数OOOOOD检测方法 [1, 3] 训练有素的分布可以基于训练有素的分布 (In-Distribution, ID) 对分类器进行有效检测 OOD 样本。然而,OOD检测需要对不同的ID数据集进行重新训练。此外,这些方法只依赖于视觉模式,而忽略了视觉图像和文本标签之间的联系。大规模视觉语言模型(Vision-Ma

首页 2024-07-02 01:42:45

基于CLIP分布外检测任务的详细内容,大型语言模型有助于更多关注其他相关文章!


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