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OpenCIL: 类增量学习中的超出分布检测基准
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
深度神经网络在技术应用中受到不同分布样本的干扰。本文提出基于 ImageNet 和 Places365 的评估标准，区分内外部分布，并评估不同 ODD 检测技术的有效性。研究介绍了 OpenOOD v1.5，扩展了评估能力，提供全面的 OOD 检测基准。实验表明，知识蒸馏和 ViTs 模型在检测分布外实例方面表现优异。
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关键要点
- 深度神经网络容易受到来自训练集不同分布样本的干扰。
- 本文提出基于 ImageNet 和 Places365 的评估标准，将类别分为内部分布和外部分布。
- 不同 ODD 检测技术的有效性取决于所选择的评估标准。
- OpenOOD v1.5 扩展了评估能力，提供全面的 OOD 检测基准。
- 知识蒸馏和 ViTs 模型在检测分布外实例方面表现优异。
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延伸问答
什么是 OpenOOD v1.5？
OpenOOD v1.5 是对 OpenOOD v1 的显著改进，旨在提供精确、标准化和用户友好的 OOD 检测方法评估。
深度神经网络为何容易受到不同分布样本的干扰？
深度神经网络在训练时可能未能有效处理来自不同分布的样本，因此容易受到干扰。
如何评估 ODD 检测技术的有效性？
ODD 检测技术的有效性取决于所选择的评估标准，本文提出了基于 ImageNet 和 Places365 的评估标准。
知识蒸馏在 ODD 检测中有什么作用？
知识蒸馏能够一致提高分布外实例的检测性能，表现优异。
ViTs 模型在 ODD 检测中表现如何？
ViTs 模型在检测分布外实例方面表现优异，优于其他模型。
OpenOOD v1.5 有哪些新功能？
OpenOOD v1.5 引入了在线排行榜和易于使用的评估器等新功能，扩展了评估能力。
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