Feb, 2023

面向文本 OOD 检测的无监督分层得分聚合

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TL;DR本研究探讨了对于文本异常检测，如何选择最佳层数进行计算，提出了一种数据驱动无监督方法来组合常常输出的异常得分，并在包含更多分类任务的基准测试中验证结果。
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发现论文，激发创造
  • 通过隐式层集成增强自然语言理解中的外部分布检测

    该论文提出了一种基于对比学习的框架，旨在有效地进行 out-of-distribution 检测，利用预训练的语言模型吸收丰富的信息，并在意图分类和异常检测等数据集中取得了显著的效果。

    Oct, 2022

  • 超越马氏距离评分的文本 OOD 检测方法

    该论文介绍了一个新的用于识别分布转移的未监督 OOD 检测器 TRUSTED，它基于变压器架构和数据深度的概念，实现了高效计算和最好的性能，能够有效地提高深度学习在实际应用中对于自然语言处理系统的适用性。

    Nov, 2022

  • 多层级聚合作为基于特征的 OOD 检测关键

    通过对大量的异常数据进行实验比较，我们发现基于特征的异常检测方法中，多层方法始终表现优异，而单层方法的性能不稳定且取决于异常类型，同时异常检测的性能也高度依赖于神经网络的架构。

    Jul, 2023

  • 持续无监督的外部分布检测

    不断进行未标注 OOD 检测的新设置，使用融合 Mahalanobis 距离和最近邻方法的 U-OOD 评分函数，并设计了一种置信度缩放的少样本 OOD 检测器，大幅改善相关领域的强基准模型。

    Jun, 2024

  • 适应层深度神经网络用于区分分布外数据

    本文提出了一种新的适用于深度神经网络（DNNs）的层自适应 OOD 检测框架（LA-OOD），该框架能够充分利用中间层的输出，通过在中间层同时训练多个 One-Class SVM OOD 探测器，以利用在 DNNs 不同深度上编码的完整光谱特征，而非仅集中于末端层特征，我们开发了一个简单而有效的层自适应策略来识别最佳层以便检测每个潜在的 OOD 样例。

    Mar, 2022

  • 非监督式评估未知分布检测：一种数据为中心的观点

    本文是关于检测外域异常的无监督评估问题，提出了三种方法计算 Gscore 作为指标，并且引入包含 200 个真实外域数据集的新基准 Gbench 用于评估。实验结果表明，Gscore 与异常检测性能有很强的定量相关性，并且本文方法表现出了最先进的性能。

    Feb, 2023

  • 了解无人监督的超出分布检测的数据不变量

    该研究通过对不同基准和图像模态的大规模评估，表明目前最流行的无监督离群检测方法无法一致地优于基于预训练特征和 Mahalanobis 距离的简单异常检测器，并基于对训练数据集中的不变性的表征提出了一个无监督离群检测的特征描述，该特征被运用在 MahaAD 方法中，解释了其质量，并能用于解释无监督离群检测器的预测并提供未来评估的见解。

    Nov, 2021

  • 多层次离群检测的函数数据视角和基线

    采用了一种基于网络的功能视图方法，通过提取多层分类器中的统计模式和关系来探测样本轨迹中的异常，从而改进了流行的过度分布检测方法。

    Jun, 2023

  • VI-OOD：文本外分布检测的统一表示学习框架

    使用 Transformers，本文提出了一种针对文本型 OOD 检测的新颖变分推断框架（VI-OOD），通过有效利用预训练 Transformers 的表示，最大化联合分布 $p (x, y)$ 的似然度，从而解决了现有 OOD 检测方法中出现的问题。通过对多个文本分类任务的广泛实验，VI-OOD 展示了其高效性和广泛适用性。

    Apr, 2024

  • OpenOOD: 广义越界检测基准测试

    本文提出了一个名为 OpenOOD 的统一的、结构化的代码库，该库实现了超过 30 种 ODD 检测方法，并在最近提出的一般化 OOD 检测框架下提供了全面的基准。作者通过对这些方法的全面比较发现，过去几年中，该领域取得了显著进展，其中预处理方法和正交后处理方法显示出很强的潜力。

    Oct, 2022