セマンティックな一貫性を持つ分布外検出のための予測的サンプル割り当て

この論文は、AIの安全性と信頼性における重要な課題である、分布外（OOD）検出を改善するための新しいアプローチを提案しています。 この論文の貢献は、OOD検出のセマンティックな一貫性を高めることを目的とした、予測的サンプル割り当て手法にあります。

• •この研究は、トレーニング分布とは異なるデータサンプルを検出する問題に取り組んでいます。
• •提案された方法は、セマンティックな一貫性を向上させるために、予測的サンプル割り当てを採用しています。
• •この論文は、AIの安全性、信頼性、および堅牢性に関連している可能性が高いです。