Effiziente Erkennung von Daten außerhalb der Verteilung durch Konforme Vorhersage
Die Erkennung von Daten außerhalb der Verteilung (Out-of-Distribution, OOD) sollte die Konforme Vorhersage nutzen, da diese eine probabilistische Interpretation der OOD-Scores ermöglicht und konservative Schätzungen der Leistungsmetriken liefert. Umgekehrt können OOD-Scores auch die Konforme Vorhersage verbessern, indem sie als Nicht-Konformitätsscores verwendet werden.
