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外部分布检测应该使用符合性预测（反之亦然？）
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了多种分布外（OOD）检测方法及其隐含评分函数，展示了不同方法在共享学习下的相似性。通过引入自我知识蒸馏和监督对比学习，提出了一种有效的分类器学习方法，平衡了分类准确性与离群检测性能。此外，介绍了名为 OpenOOD 的代码库，整合了超过 30 种 OOD 检测方法，展示了该领域的显著进展。
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关键要点
- 本文旨在识别不同 OOD 检测方法的隐含评分函数，展示了许多方法在共享学习方式下表现相似。
- 通过引入自我知识蒸馏损失和监督对比学习，提出了一种平衡分类准确性与离群检测性能的方法。
- 提出了名为 OpenOOD 的代码库，整合了超过 30 种 OOD 检测方法，并提供了全面的基准。
- 研究表明，过去几年中，OOD 检测领域取得了显著进展，特别是在预处理和正交后处理方法上。
- 提出了一种基于贝叶斯模型和 Monte-Carlo Dropout 技术的 OOD 检测框架，有效减少训练集和测试集分布不匹配带来的不确定性。
❓
延伸问答
什么是外部分布检测（OOD）？
外部分布检测（OOD）是识别与训练数据分布不同的数据样本的过程。
文章中提到的 OpenOOD 代码库有什么特点？
OpenOOD 是一个整合超过 30 种 OOD 检测方法的代码库，提供全面的基准测试。
如何平衡分类准确性与离群检测性能？
通过引入自我知识蒸馏损失和监督对比学习，可以在分类准确性与离群检测性能之间取得平衡。
文章中提到的贝叶斯模型和 Monte-Carlo Dropout 技术的作用是什么？
这些技术用于减少训练集和测试集分布不匹配带来的不确定性，从而提高 OOD 的 F1 得分。
过去几年中，OOD 检测领域取得了哪些显著进展？
该领域在预处理和正交后处理方法上取得了显著进展，提升了检测性能。
如何使用对比性训练提高异常数据输入的检测能力？
通过引入混淆对数概率得分来量化数据集的内离散度，从而提高检测能力。
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