重要性抽樣

速報

ConjNorm：以Bregman散度重構後設 OOD 密度評分方法

後設異常檢測是可靠機器學習的關鍵挑戰。論文提出以Bregman散度為基礎的理論框架，將密度估計擴展到指數族分布，並提出ConjNorm方法，以尋找最佳範數係數p，透過重要性抽樣解析估計配分函數。實驗在CIFAR-100與ImageNet-1K上的FPR95顯示顯著提升。