Cosa significa "In-distribuzione"?

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"In-distribution" si riferisce a dati che un modello di apprendimento automatico ha visto prima durante il suo addestramento. Ad esempio, se un modello è addestrato a riconoscere i gatti usando foto di gatti da fonti specifiche, quelle foto sono considerate "in-distribution." Il modello funziona bene quando gli vengono date foto simili perché ha imparato schemi e caratteristiche da quegli esempi.

Quando un modello viene testato su dati che non ha mai incontrato, si parla di dati "out-of-distribution." Questo può includere immagini di gatti che provengono da fonti diverse, hanno sfondi diversi o variano nella qualità. La sfida sta nel quanto bene il modello riesca a riconoscere queste nuove immagini basandosi sul suo apprendimento precedente dai dati in-distribution.

In generale, ci si aspetta che i modelli funzionino meglio sui dati in-distribution poiché sono progettati per riconoscere i schemi da quel set. Tuttavia, possono sorgere problemi, ad esempio quando il modello si distrae con dettagli irrilevanti nelle immagini, il che può portare a errori nel tentativo di classificare i dati out-of-distribution.

Capire la differenza tra in-distribution e out-of-distribution è fondamentale per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei modelli di apprendimento automatico.