Vi anser att de två relaterade problemen med att upptäcka om ett exempel är felaktigt klassificerat eller utanför distributionen. Vi presenterar en enkel baslinje som använder sannolikheter från softmax-distributioner. Korrekt klassificerade exempel tenderar att ha större maximal sannolikhet för softmax än felaktigt klassificerade och out-of-distribution exempel, vilket gör det möjligt att upptäcka dem. Vi bedömer prestanda genom att definiera flera uppgifter inom datorseende, bearbetning av naturligt språk och automatisk taligenkänning, vilket visar effektiviteten av denna baslinje över alla. Vi visar sedan att basnivån ibland kan överskridas, vilket visar utrymmet för framtida forskning om dessa underskattade upptäcktsuppgifter.
I REF föreslås att man använder maximal sannolikhet för softmax för klassificering för detektering utanför distributionen.
A Baseline for Detecting Misclassified and Out-of-Distribution Examples in Neural Networks
{'venue': 'International Conference on Learning Representations 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}