Per-class Low-dimensional sUbspace Signal

新的 PLUS 方法增强了机器学习模型中的近 OOD 检测能力

研究人员开发了一种名为 PLUS（Per-class Low-dimensional sUbspace Signal，逐类低维子空间信号）的新方法，以改进机器学习模型中的分布外 (OOD) 检测，尤其是在近 OOD 场景下。与难以区分分布内和近 OOD 数据的现有方法不同，PLUS 专注于类激活神经元以创建专用信号。该信号旨在通过加性融合来补充现有的 OOD 检测分数，无需进行每个骨干网络的校准，并且仅使用 ID 验证数据。