基于总变差估计的分布外检测
计算机视觉与模式识别
2026-01-23 v1
摘要
本文介绍了一种新颖的方法，即总变差分布外（TV-OOD）检测方法，用于保护机器学习模型部署免受实际应用中潜在分布偏移的影响。现有方法已产生令人满意的结果，但 TV-OOD 通过利用总变差网络估计器来计算每个输入对总体总变差的贡献，从而改进了这些方法。通过将此定义为总变差分数，TV-OOD 能够区分分布内和分布外数据。该方法在一系列模型和数据集上进行了有效性测试，在图像分类任务中，其在所有评估指标上始终产生与领先的分布外检测技术相当或更优的结果。
引用
@article{arxiv.2601.15867,
title = {Out-of-Distribution Detection Based on Total Variation Estimation},
author = {Dabiao Ma and Zhiba Su and Jian Yang and Haojun Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.15867},
year = {2026}
}