Out-of-domain-test
Out-of-domain-test
Определение
Out-of-domain-test (OOD-тест) — это процедура оценки модели машинного обучения на данных, которые существенно отличаются от обучающего набора по жанру, стилю, домену или источнику. Такой тест позволяет выявить переобучение на специфические характеристики исходных данных и оценить способность модели обобщать на новые, непохожие примеры. Проведение OOD-test особенно важно в NLP, где стиль текста может сильно варьироваться.