MahaVar：类间马氏距离方差OOD检测
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MahaVar：类间马氏距离方差OOD检测
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AI 综述
Donghwan Kim 与 Hyunsoo Yoon 提出事后 OOD 检测器 MahaVar，在马氏距离基础上加入类间距离方差项，利用 ID 样本类间马氏距离方差高、OOD 样本方差低的特点区分二者。 作者称该方法从神经坍缩几何给出理论依据，在 OpenOOD v1.5 协议下于 CIFAR-100 和 ImageNet 上取得 SOTA，AUROC 与 FPR@95 均优于现有基于马氏距离的方法。
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最新进展10月31日 12:00
MahaVar：基于神经坍缩下类间马氏距离方差的 OOD 检测方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIMahaVar：基于神经坍缩下类间马氏距离方差的 OOD 检测方法
MahaVar 是一种事后 OOD 检测器，在马氏距离基础上加入类间距离方差项，利用 ID 样本类间马氏距离方差高、OOD 样本方差低的特点区分二者。该方法从神经坍缩几何给出理论依据，在 OpenOOD v1.5 协议下于 CIFAR-100 和 ImageNet 上取得 SOTA，AUROC 与 FPR@95 均优于现有基于马氏距离的方法。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 7
- 可比范围峰值
- 810月31日 22:00
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- –
02468
22:0023:0011月1日
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