我们研究了在监督学习和无监督学习环境中在测试时高效检测超出分布（OOD）样本的问题。通过统计检测重新定义 OOD 问题，研究了在统计术语中使 OOD 问题可识别的条件，并在 Wasserstein 距离的基础上研究了 OOD 测试的收敛性保证，并提供了简单的实证评估。

May, 2024

机器学习模型在非独立同分布的数据分布下表现出可疑的风险，因此需要发展算法来评估和改善模型的泛化能力以及处理分布变化的能力。本文综述了现有的非独立同分布泛化评估的研究，将其划分为三个范式：非独立同分布性能测试、非独立同分布性能预测和非独立同分布内在特性表征，并简要讨论了预训练模型的非独立同分布评价。最后，提出了未来研究的几个有前景的方向。

Mar, 2024

该研究论文系统而全面地讨论了 Out-of-Distribution generalization 问题，其中包括它的定义、方法论、评估以及对未来的启示和发展方向，以及包括无监督表示学习在内的现有方法。

Aug, 2021

通过引入图学习不变领域生成（GLIDER）的新框架，本文在节点级别的属性分布和拓扑结构分布的共同分布转变的情境下，实现了优于基准方法的节点级别 OOD 广义化跨域模型。

Mar, 2024

通过对分布偏移数据的分类和对其相关算法的大量实验比较，对已有数据集和算法进行了分类整合，为未来的迁移学习和数据偏移研究提供了参考。

Jun, 2021

我们提出了一种基于假设的方法来确定新样本是属于训练集范围内还是超出范围，在黑盒系统中，通过深度神经网络 (DNN) 计算超出范围 (Out-of-Distribution, OoD) 的隐含回应，并将 OoD 检测问题形式化为不同组的隐含回应之间的假设检验。我们将这种方法应用于一个训练好的深度学习模型，用以检测未知的细菌样本，并展示了其在 InD 和 OoD 隐含回应之间揭示了可解释的差异。该方法对于系统性的新颖性检测和基于子标签训练的分类器的明智决策具有重要意义。

Mar, 2024

本文提出了一种基于不变性学习和风险最小化的方法，实现图神经网络对于图结构数据上的越域通用性问题进行预测和预测不确定性的估计。

Feb, 2022

本文提出了一种使用只有训练集数据的预训练 Transformer 进行无监督的离群检测方法，该方法使用对比度损失调整 Transformer。最终使用马哈拉诺比斯距离来检测异常数据，实验表明，本文方法的性能超过了基准线，并且更紧凑的表示方法是改进的基础。

Apr, 2021

本文提出了一个更广泛的框架来研究模型针对特定因素（如未知类别、协变量变化等) 检测 out-of-distribution（OOD）问题，该框架能够检测出一个训练好的机器学习模型无法正确预测的测试样例，而是否拒绝该测试样例取决于模型本身，该文提供了大量分析和见解，用以改进和理解在不受控制的环境中的 OOD 检测。

Apr, 2023

通过广泛的实验，我们展示了当前的 ODD 检测器对于协变量转移比语义转移更为敏感，并且最新的 ODD 检测算法对于语义转移的检测效果微乎其微。我们的数据集和分析为指导未来的 ODD 检测器设计提供了重要见解。

Oct, 2023