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分布外検出 (Out-of-Distribution Detection)
分布外 (OOD) 検出は、デプロイされた機械学習モデルが、その訓練データの分布から大きく異なる入力を受け取った場合にそれを識別する一連の技術である。2017年にHendrycksとGimpelによって正式な問題として導入されたこれらの手法は、モデルが信頼性の低い予測を静黙のうちに行うのではなく、未知の入力をフラグ付けすることを可能にし、高リスク領域における信頼性が高く安全なAIデプロイメントの基盤となっている。
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出典
- Hendrycks, D., & Gimpel, K. (2017). A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks. International Conference on Learning Representations. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Out-of-Distribution Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/out-of-distribution-detection
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