Ein lauter Elefant im Raum: Ist Ihr Detektor für Verteilungsabweichungen robust gegenüber Labelrauschen?

Selbst bei geringem Labelrauschen in den Trainingsdaten stellen bestehende Out-of-Distribution-Detektoren eine Herausforderung dar, da sie Fehler bei der Klassifikation nicht von tatsächlichen Out-of-Distribution-Samples unterscheiden können.