Average Precision (AP) Loss

新研究比较了AI分布外检测的训练目标

一篇新的研究论文系统地比较了图像分类中分布外（OOD）检测的四种训练目标。该研究使用OpenOOD协议和ResNet-18模型评估了交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）、原型损失（Prototype Loss）、三元组损失（Triplet Loss）和平均精度（AP）损失。结果表明，虽然交叉熵损失、原型损失和AP损失在分布内准确率方面表现相似，但交叉熵损失通常提供最一致的OOD检测性能。