Understanding Likelihood of Normalizing Flow and Image Complexity through the Lens of Out-of-Distribution Detection
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Osada, Genki, Takahashi, Tsubasa, Nishide, Takashi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Local Curvature Smoothing with Stein's Identity for Efficient Score Matching
di: Osada, Genki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Osada, Genki, et al.
Pubblicazione: (2024)
Local Hessian Spectral Filtering for Robust Intrinsic Dimension Estimation
di: Osada, Genki
Pubblicazione: (2026)
di: Osada, Genki
Pubblicazione: (2026)
Understanding Sensitivity of Differential Attention through the Lens of Adversarial Robustness
di: Takahashi, Tsubasa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takahashi, Tsubasa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Resultant: Incremental Effectiveness on Likelihood for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
di: Li, Yewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yewen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse
di: Liu, Litian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Litian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Revisiting Likelihood-Based Out-of-Distribution Detection by Modeling Representations
di: Ding, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Normalizing Flow Regression for Bayesian Inference with Offline Likelihood Evaluations
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengkun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Simple, High Quality Out-of-Distribution Detection with L2 Normalization
di: Haas, Jarrod, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Haas, Jarrod, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry
di: Chen, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Adaptation in Offline RL: Counterfactual Reasoning via Causal Normalizing Flows
di: Cho, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cho, Minjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Least Squares and Marginal Log-Likelihood Model Predictive Control using Normalizing Flows
di: Cramer, Eike
Pubblicazione: (2024)
di: Cramer, Eike
Pubblicazione: (2024)
Multi-Label Out-of-Distribution Detection with Spectral Normalized Joint Energy
di: Mei, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mei, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Radar Detection with Complex VAEs: Theory, Whitening, and ANMF Fusion
di: Rouzoumka, Yadang Alexis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rouzoumka, Yadang Alexis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Out-of-Distribution Detection through Soft Clustering with Non-Negative Kernel Regression
di: Gulati, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gulati, Aryan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Engression: Extrapolation through the Lens of Distributional Regression
di: Shen, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shen, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Out-of-Distribution Detection with Overlap Index
di: Fu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Kernel PCA for Out-of-Distribution Detection
di: Fang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Kun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Detection in Molecular Complexes via Diffusion Models for Irregular Graphs
di: Graber, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Graber, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Out-of-Distribution Radar Detection in Compound Clutter and Thermal Noise through Variational Autoencoders
di: Rouzoumka, Y A, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rouzoumka, Y A, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding Variants of Invariant Risk Minimization through the Lens of Calibration
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding the Failure Modes of Transformers through the Lens of Graph Neural Networks
di: Lee, Hunjae
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Hunjae
Pubblicazione: (2025)
Detecting Out-of-Distribution Objects through Class-Conditioned Inpainting
di: Nguyen, Quang-Huy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Quang-Huy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Transformers through the Lens of Pavlovian Conditioning
di: Qiao, Mu
Pubblicazione: (2025)
di: Qiao, Mu
Pubblicazione: (2025)
Disentangled Graph Prompting for Out-Of-Distribution Detection
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Out-of-Distribution Detection on Graphs: A Survey
di: Cai, Tingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Tingyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Normalizing Flows for Anomaly Detection
di: Rosenhahn, Bodo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rosenhahn, Bodo, et al.
Pubblicazione: (2024)
TRADE: Transfer of Distributions between External Conditions with Normalizing Flows
di: Wahl, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wahl, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cognitive Fusion of ZC Sequences and Time-Frequency Images for Out-of-Distribution Detection of Drone Signals
di: Li, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Understand the Effectiveness of Shortcuts through the Lens of DCA
di: Sun, Youran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Youran, et al.
Pubblicazione: (2024)
When and How Does In-Distribution Label Help Out-of-Distribution Detection?
di: Du, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Parameter and Neuron Pruning for Out-of-Distribution Detection
di: Chen, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Chao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty-Aware Out-of-Distribution Detection with Gaussian Processes
di: Chen, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
AHA: Human-Assisted Out-of-Distribution Generalization and Detection
di: Bai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Haoyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Detection Methods Answer the Wrong Questions
di: Li, Yucen Lily, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yucen Lily, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Out-of-Distribution Detection with Markov Logic Networks
di: Kirchheim, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kirchheim, Konstantin, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Challenge of Out-Of-Distribution Detection in Motor Imagery BCIs
di: Mulder, Merlijn Quincent, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mulder, Merlijn Quincent, et al.
Pubblicazione: (2026)
AP-OOD: Attention Pooling for Out-of-Distribution Detection
di: Hofmann, Claus, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hofmann, Claus, et al.
Pubblicazione: (2026)
DOS: Diverse Outlier Sampling for Out-of-Distribution Detection
di: Jiang, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jiang, Wenyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Understanding and Mitigating Bottlenecks of State Space Models through the Lens of Recency and Over-smoothing
di: Wang, Peihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Peihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding the Failure Modes of Out-of-Distribution Generalization
di: Nagarajan, Vaishnavh, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Nagarajan, Vaishnavh, et al.
Pubblicazione: (2020)
Documenti analoghi
-
Local Curvature Smoothing with Stein's Identity for Efficient Score Matching
di: Osada, Genki, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Local Hessian Spectral Filtering for Robust Intrinsic Dimension Estimation
di: Osada, Genki
Pubblicazione: (2026) -
Understanding Sensitivity of Differential Attention through the Lens of Adversarial Robustness
di: Takahashi, Tsubasa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Resultant: Incremental Effectiveness on Likelihood for Unsupervised Out-of-Distribution Detection
di: Li, Yewen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse
di: Liu, Litian, et al.
Pubblicazione: (2023)