EOOD: الكشف عن العينات خارج التوزيع القائم على الفوضى

تظهر الشبكات العصبية العميقة (DNNs) غالبًا ثقة مفرطة عند مواجهة عينات خارج التوزيع (OOD)، مما يطرح تحديات كبيرة للنشر. نظرًا لأن DNNs تُدرَّب على مجموعات بيانات ضمن التوزيع (ID)، فإن تدفق المعلومات لعينات ID من خلال DNNs يختلف حتمًا عن ذلك الخاص بعينات OOD. في هذا البحث، نقترح إطارًا للكشف عن العينات خارج التوزيع القائم على الفوضى (EOOD). يقوم EOOD أولاً بتحديد الكتلة المحددة التي تكون فيها اختلافات تدفق المعلومات بين عينات ID و OOD أكثر وضوحًا، باستخدام كل من عينات ID وعينات تجريبية من OOD. ثم يتم حساب الفوضى الشرطية على الكتلة المختارة كسكورة ثقة OOD. التجارب الشاملة التي أجريت عبر إعدادات مختلفة لـ ID و OOD تثبت فعالية EOOD في الكشف عن OOD وتفوقه على الطرق الحديثة.