次の質問をします。効果的な異常/分布外（OOD）検出器を設計する、つまりトレーニング分布から遠く離れたサンプルを検出するには、どのようなトレーニング情報が必要ですか。ラベルのないデータは多くのアプリケ

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/23 12:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4700196457720730402/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.12051v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.12051v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.12051v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SSD：自己監視外れ値検出のための統合フレームワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/few-shot">few-shot</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">次の質問をします。効果的な異常/分布外（OOD）検出器を設計する、つまりトレーニング分布から遠く離れたサンプルを検出するには、どのようなトレーニング情報が必要ですか。ラベルのないデータは多くのアプリケ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210323#bookmark-4700196457720730402"><span class="datetime-body">2021/03/23 12:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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