概念Out-of-Distribution泛化 / 分布外泛化 / OOD
OOD泛化
机器学习领域核心挑战，指模型在与训练数据统计特性不同的新数据上进行推理的能力，是评估模型真实世界鲁棒性的重要指标
时间轴 (近 90 天)
10月17日
分布外（OOD）泛化能力比分布内精度更能反映机器人在真实部署中的实用价值。
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机器学习领域核心挑战，指模型在与训练数据统计特性不同的新数据上进行推理的能力，是评估模型真实世界鲁棒性的重要指标
分布外（OOD）泛化能力比分布内精度更能反映机器人在真实部署中的实用价值。