统一的超领域检测：基于模型视角（英文版）

英文标题：Unified Out-Of-Distribution Detection: A Model-Specific Perspective中文摘要：本文提出了一个更广泛的框架来研究模型针对特定因素（如未知类别、协变量变化等) 检测 out-of-distribution（OOD）问题，该框架能够检测出一个训练好的机器学习模型无法正确预测的测试样例，而是否拒绝该测试样例取决于模型本身，该文提供了大量分析和见解，用以改进和理解在不受控制的环境中的 OOD 检测。英文摘要：Out-of-distribution (OOD) detection aims to identify test examples that donot belong to the training distribution and are thus unlikely to be predictedreliably. Despite a plethora of existing works, most of them focused only onthe scenario where OOD examples co