Welche Auswirkungen haben OOD-Beispiele auf das De-Biasing von Merkmalen in Deep Learning-Modellen?
OOD-Beispiele (Out-of-Distribution) spielen eine wichtige Rolle beim De-Biasing von Merkmalen in Deep Learning-Modellen, da sie dazu beitragen können, unerwünschte Merkmale zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern. Durch die Verwendung von OOD-Beispielen können Modelle lernen, die Abhängigkeit von unerwünschten Merkmalen zu verringern und sich stattdessen auf relevante Merkmale zu konzentrieren. Dies trägt dazu bei, die Robustheit des Modells zu erhöhen und die Generalisierungsfähigkeit auf neue Daten zu verbessern. OOD-Beispiele dienen als wichtige Referenzpunkte, um das Modell vor Überanpassung an rauschige Merkmale zu schützen und die Vorhersagegenauigkeit zu steigern.