最近の研究では、フローベースのモデルや変分オートエンコーダーを含む深い生成モデルが、分布内 (ID) データよりも分布外 (OOD) データに高い可能性を割り当てる可能性があることが明らかになりました

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/03 12:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4733131312229471620/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2002.03328v5" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2002.03328v5" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2002.03328v5" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">フローベースの生成モデルによるカルバック・ライブラー発散ベースの分布外検出</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</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/benchmark">benchmark</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/%22anomaly%20detection%22">anomaly detection</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/representation">representation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最近の研究では、フローベースのモデルや変分オートエンコーダーを含む深い生成モデルが、分布内 (ID) データよりも分布外 (OOD) データに高い可能性を割り当てる可能性があることが明らかになりました</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230303#bookmark-4733131312229471620"><span class="datetime-body">2023/03/03 12:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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