分布シフトの問題に対処するために、他の手法とマハラノビス距離やモンテカルロドロップアウトを組み合わせることで、モデルの堅牢性を向上させることが可能です。例えば、ドメイン適応やデータ拡張と組み合わせることで、異なるドメイン間でのデータの適応やモデルの汎化能力を向上させることができます。
マハラノビス距離は、データポイントがトレーニングデータ分布からどれだけ離れているかを定量化するための有用な指標です。この距離を使用して、モデルの予測エラーや不確実性との関連性を評価し、モデルがトレーニングデータから外れたデータにどのように対応するかを理解することができます。
モンテカルロドロップアウトは、モデルの不確実性を推定するための手法であり、複数の予測を集約してモデルの予測分布を得ることができます。この手法をマハラノビス距離と組み合わせることで、モデルの信頼性を向上させつつ、予測の不確実性をより効果的に評価することができます。