Que signifie "Échantillons hors distribution (OOD)"?
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Les échantillons hors distribution (OOD) désignent des données qui diffèrent de celles sur lesquelles un modèle a été entraîné. Ces échantillons peuvent poser des problèmes aux modèles de machine learning, qui peuvent avoir du mal à faire des prédictions correctes quand ils sont confrontés à des données inconnues.
Pourquoi les échantillons OOD sont importants
Avec l'évolution de la technologie et la complexification des tâches, il est essentiel d'identifier quand un modèle fait des erreurs de classification. Reconnaître les échantillons OOD peut aider les développeurs à comprendre les faiblesses de leurs modèles et à améliorer leurs performances globales.
Comment gérer les échantillons OOD
Une approche pour gérer les échantillons OOD consiste à utiliser des techniques qui aident à estimer à quel point un modèle est sûr de ses prédictions. En évaluant le niveau de confiance des sorties d'un modèle, les développeurs peuvent filtrer les prédictions peu fiables et se concentrer sur celles qui sont plus précises.
Une autre méthode implique d'adapter le modèle pendant son fonctionnement. Cela peut se faire en utilisant des indications visuelles qui ajustent la façon dont le modèle interprète les données entrantes. Mais utiliser ces indications nécessite généralement des données étiquetées, ce qui peut entraîner des problèmes comme le surapprentissage.
Pour surmonter ces défis, de nouvelles stratégies qui réduisent le besoin de données étiquetées et limitent le surapprentissage sont en cours de développement. Ces améliorations visent à rendre les modèles plus robustes, surtout face à des échantillons qui diffèrent des données d'entraînement.