¿Qué significa "Muestras fuera de distribución (OOD)"?
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Las muestras fuera de distribución (OOD) se refieren a datos que son diferentes de lo que un modelo ha aprendido. Estas muestras pueden causar problemas en los modelos de aprendizaje automático, que pueden tener dificultades para hacer predicciones correctas cuando se enfrentan a datos desconocidos.
Por qué importan las muestras OOD
A medida que la tecnología avanza y las tareas se vuelven más complejas, es importante identificar cuando un modelo está clasificando mal los datos. Reconocer las muestras OOD puede ayudar a los desarrolladores a entender las debilidades de sus modelos y mejorar su rendimiento general.
Cómo manejar las muestras OOD
Una forma de lidiar con las muestras OOD es usar técnicas que ayuden a estimar cuán seguro está un modelo sobre sus predicciones. Al evaluar el nivel de confianza de la salida de un modelo, los desarrolladores pueden filtrar predicciones poco confiables y centrarse en las que son más precisas.
Otro método consiste en adaptar el modelo durante su operación. Esto se puede hacer utilizando indicaciones visuales que ajusten cómo el modelo interpreta los datos que recibe. Sin embargo, usar estas indicaciones generalmente requiere datos etiquetados, lo que puede llevar a problemas como el sobreajuste.
Para enfrentar estos desafíos, se están desarrollando nuevas estrategias que reducen la necesidad de datos etiquetados y limitan el sobreajuste. Estas mejoras tienen como objetivo hacer que los modelos sean más robustos, especialmente cuando se enfrentan a muestras que difieren de los datos de entrenamiento.