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ICLR 2024 Spotlight | 负标签挖掘助力基于CLIP的分布外检测任务

在机器学习模型日益应用于开放世界场景中，如何有效识别和处理分布外（Out-of-Distribution, OOD）数据成为一个重要研究领域[1]。分布外数据的存在可能导致模型过度自信和错误预测，这在安全关键应用（如自动驾驶和医疗诊断）中尤为危险。因此，发展一种有效的OOD检测机制，对于提高模型在实际应用中的安全性和可靠性至关重要。传统的OOD检测方法主要集中在单一模态，特别是图像数据上，而忽视了其他潜在有用的信息源，例如文本数据。随着视觉-语言模型（VLMs）的兴起，它们在多模态学习场景中展示了强大的性能，特别是

5/6/2024 12:12:00 PM

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