Eine einheitliche Repräsentationslernen-Methode für die Erkennung von Daten außerhalb der Verteilung in Textklassifizierungsaufgaben

Wir präsentieren ein neuartiges variationelles Inferenz-Framework namens VI-OOD, das die gemeinsame Verteilung p(x, y) anstelle der bedingten Verteilung p(y|x) optimiert, um effizientere Darstellungen für die Erkennung von Daten außerhalb der Verteilung in Textklassifizierungsaufgaben zu lernen.