基于排序激活偏移的后验类域外检测

现有的后验类域外检测方法依赖于中间层激活编辑，但在不同数据集和模型之间表现不一致。我们指出，这种不稳定性源于激活分布的差异，并识别出一种基于缩放的方法在末层激活未被校正时会出现的失效模式。针对此分析，我们提出 \ours 方法，无需调节超参数，采用固定的类域内参考配置取代排序的激活幅度。我们的简单即插即用方法在无需对末层激活函数做任何假设、无需调参的情况下，显示出强大且一致的性能，同时通过构造保留类域内分类准确率。我们进一步分析了改进的驱动因素，表明抑制和激活偏移都独立地有助于更好的类域外判别。