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输入扩展在OOD检测中的应用
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过扰动输入空间来解决传统OOD检测在识别未知类别时的局限性。发现了“信心突变”现象，并提出了评分方法CoVer，以增强OOD和ID数据的可分性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决传统OOD检测在识别未知类别时的局限性。
- 通过对输入空间进行不同的常见扰动来扩展输入维度。
- 发现了“信心突变”现象，表明OOD数据在扰动下的置信度显著降低。
- ID数据在扰动下保持较高的置信度。
- 提出了一种新的评分方法CoVer，以增强OOD和ID数据的可分性。
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