GL-MCM: ゼロショット分布外検出のためのグローバルとローカル最大概念マッチング 研究背景と問題提起 現実世界では、機械学習モデルが適用される環境には、新しいクラスのデータが自然に出現するなど、データ分布が変化することがよくあります。この現象は「分布外検出」（Out-of-Distribution Detection, OOD）と呼ばれています。未知のデータに対するモデルの信頼性を確保するために、OOD 検出は重要なタスクとなっています。しかし、従来の単一モーダルな教師あり学習手法は特定のタスクで良好なパフォーマンスを示しますが、そのトレーニングコストが高く、多様なアプリケーションシナリオに対応するのが難しいという欠点があります。 近年、CLIP（Contrastive Language...