Out-of-Distribution
term_id: out_of_distribution
Category: basic_concepts
Definition
Die Erkennung von Out-of-Distribution (OOD)-Daten identifiziert Eingaben, die außerhalb des Bereichs der Trainingsdatenverteilung liegen. Modelle performen bei OOD-Daten oft schlecht oder geben falsch-sichere Vorhersagen ab, was zu unzuverlässigen Ergebnissen führt.
Summary
Datenpunkte, die sich signifikant von der Verteilung unterscheiden, die während der Trainingsphase des Modells gesehen wurde.
Key Concepts
- Verteilungsverschiebung
- Anomalieerkennung
- Versagen der Verallgemeinerung
- Sicherheit
Use Cases
- Sicherheitschecks für autonome Fahrzeuge
- Betrugserkennungssysteme
- Validierung der medizinischen Bildanalyse