금일 세미나 시간에는 OOD Detection관련하여 OOD Detection Using an Ensemble of Self Supervised Leave-out Classifiers 논문을 주제로 다루어 보았습니다. 발표자가 계속해서 연구를 진행하고 있는 OOD Detection은 훈련데이터와 다른 프로세스 혹은 분포로부터 생성된 Out-of-Distribution을 탐지하여 In-Distribution과 잘 구분하고자 하는 task입니다. 해당 논문에서는 Self-supervised learning방법의 하나인 Roation Net구조를 통해 OOD detection task에 적용하였습니다. 이 과정에서 손실함수는 기존 모델의 Loss와 cross-entropy를 결합하여 학습을 진행하였습니다. 학습과정에서는 K개의 class를 K개의 모델을 논문제목에서와 같이 ensenble하여 학습을 수행하였습니다. OOD detection은 기존의 Anomaly Detection과 많은 것을 공유하기에 흥미롭게 세미나를 잘 참관하였습니다. 열심히 준비해준 발표자에게 감사의 인사 전합니다.