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PLSP：从OOD检测转向OOD预测的前瞻框架
现有分布外（OOD）方法均为事后检测，依赖推理阶段的准确率与 AUC-ROC 间接评估。论文提出事前预测框架 PLSP，引入数据集无关的 CREDS 可信度评分、可信度曲线与可信度热图，刻画模型在不同数据集上的事前行为。实验表明该指标有助于提升模型对 OOD 的鲁棒性。
arXiv cs.LG49 天前
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现有分布外（OOD）方法均为事后检测，依赖推理阶段的准确率与 AUC-ROC 间接评估。论文提出事前预测框架 PLSP，引入数据集无关的 CREDS 可信度评分、可信度曲线与可信度热图，刻画模型在不同数据集上的事前行为。实验表明该指标有助于提升模型对 OOD 的鲁棒性。