谷歌人工智能实验室在上周举办的 NeurIPS 2019 大会上展示了「分布失调检测的似然比」研究，提出并发布了一种用于分配不足（ OOD）检测的基因组序列的现实基准数据集。研究人员使用基因组序列上的生成模型测试了现有的 OOD 检测方法，发现似然值（即模型使用分布内数据估算的输入来自分布的概率）常常是错误的。在最近的图像深度生成模型研究中也观察到了这种现象。研究团队通过背景统计的影响解释了这种现象，并提出了一种基于似然比的解决方案，可以大大提高 OOD 检测的准确性。