Otkrivanje izvandistribucijskih podataka analizom izlaza dubokog modela : završni rad - Kovač, Bruno (B. Kovač, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Konvolucijske neuronske mreže danas su često korištene za klasifikacijsku ulaznih podataka u pojedine moguće razrede za koje je model prethodno istreniran. Neovisno o testnom podatku, model će uvijek s određenom sigurnošću predvidjeti pripradnost ulaza u jedan od klasifikacijskih razreda. Ključna problematika ovog pristupa je nemogućnost otkrivanja ulaznih podataka za koje će model najvjerojatnije pogriješiti. Upravo zbog toga potrebno je otkriti izvandistribucijske podatke dovedene na ulaz modela, a to činimo analizom njegovog izlaza. Kod takvih podataka nikad ne možemo sigurno tvrditi jesu li dijelom distribucije na kojoj je model treniran ili su vandistribucijski, no vjerojatnost detekcije izvandistribucijskih podataka moguće je odrediti na više načina, npr. korištenjem AUROC i AUPR površina.