継続学習における分布外検出：設計原則とベンチマーキング

この記事は、継続学習の重要な側面である、学習した分布から逸脱するデータポイントの特定に焦点を当てています。設計原則とベンチマーキングの側面は、これらの検出方法を評価および改善するための厳密なアプローチを示唆しています。継続学習に焦点を当てていることは、AIの重要な分野である、時間の経過とともに新しいデータストリームに適応するという課題に取り組んでいることを意味します。