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딥러닝: 딥러닝을 활용한 Out-of-Distribution (OOD) 탐지

딥러닝 모델의 OOD 탐지 기술에 대한 블로그 게시물입니다. 딥러닝 모델이 훈련 데이터와 다른 분포의 데이터를 만났을 때 어떻게 대응하고 이를 탐지하는지에 대해 설명합니다.😊 서론: 딥러닝 모델과 Out-of-Distribution (OOD) 데이터딥러닝 모델은 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 모델들은 훈련 데이터에 의존하며, 훈련 데이터의 분포(Distribution, 분포)에서 벗어난, 즉 Out-of-Distribution (OOD, 분포 밖) 데이터를 만나면 예측의 신뢰성이 급격히 떨어진다. 예를 들어, 고양이 사진을 학습한 모델이 강아지 사진을 입력받으면, 모델은 종종 고양이라고 잘못 예측하거나, 높은 신뢰도로 엉뚱한 클래스를 예측할 ..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:32
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