# Wykrywanie przykładów spoza rozkładu (OOD)

EN: **Out-of-distribution detection** · id `ooddetection` · aliases: OOD detection, out-of-distribution, open-set recognition, dane spoza rozkładu

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Ewaluacja i interpretowalność](https://aiatlasgraph.com/t/evaluation.md) › [Odporność i niepewność](https://aiatlasgraph.com/t/robustness.md) › Wykrywanie przykładów spoza rozkładu (OOD)

## Description

- PL: Rozpoznawanie wejść, które nie pasują do rozkładu danych treningowych, aby system mógł zgłosić alarm, wstrzymać predykcję albo przekazać decyzję człowiekowi.
- EN: Recognising inputs that do not fit the training-data distribution, so the system can raise an alert, abstain or hand the decision to a person.

## In one sentence

- PL: To rozpoznawanie danych, które wyraźnie odbiegają od przykładów poznanych przez model podczas nauki.
- EN: This recognises data that differs substantially from examples encountered during training.

## Problem it solves

- PL: Model może dostać zupełnie nowy rodzaj przypadku i odpowiedzieć, jakby znał taką sytuację.
- EN: A model may receive an entirely new kind of case and answer as if it were familiar.

## What it does

- PL: Porównuje cechy lub sygnały pewności z poznanymi przykładami, żeby oznaczyć nietypowy przypadek, wstrzymać odpowiedź lub przekazać go człowiekowi.
- EN: It compares features or confidence signals with familiar examples to flag an unusual case, withhold an answer or refer it to a person.

## Everyday example

- PL: System czytający faktury otrzymuje inny rodzaj dokumentu i zamiast automatycznie przepisać dane oznacza go do ręcznego sprawdzenia.
- EN: An invoice reader receives a different document type and marks it for manual checking instead of automatically copying its data.

## This concerns you if you…

- PL: model może otrzymywać nowe rodzaje danych
- PL: chcesz odsyłać nieznane przypadki do dodatkowej kontroli
- EN: have a model that may receive unfamiliar data types
- EN: want unfamiliar cases referred for additional checking

## Keywords

Mahalanobis distance · energy scores · maximum softmax probability · OpenMax · open-set recognition

## How it works

- PL: Detektor wylicza zgodność wejścia z danymi referencyjnymi przez odległość, gęstość lub sygnały modelu. Próg ustalony na kontrolnych próbkach oddziela akceptowane przypadki od tych wymagających dalszej oceny.
- EN: A detector scores input compatibility with reference data using distance, density or model signals. A threshold fitted on control samples separates accepted cases from those requiring further assessment.

## Limits

- PL: Nietypowy przykład nie musi być błędny, a typowy może prowadzić do błędu. Progi zależą od oczekiwanych zmian i kompromisu fałszywych alarmów; nie wykrywają wszystkich przesunięć.
- EN: Unusual inputs need not be erroneous, and typical ones can cause errors. Thresholds depend on expected shifts and false-alarm trade-offs; they cannot detect every shift.

## Key terms

- PL: **score OOD**: Miara niedopasowania wejścia do przyjętych danych referencyjnych.
- PL: **rozkład referencyjny**: Rozkład uznawany za zwykły podczas oceny nowych przypadków.
- EN: **OOD score**: A measure of input mismatch with chosen reference data.
- EN: **reference distribution**: The distribution treated as normal when assessing new cases.

## Know first

- [Rozkłady prawdopodobieństwa (Probability distributions)](https://aiatlasgraph.com/t/distributions.md)
- [Reprezentacje i embeddingi (Representation learning)](https://aiatlasgraph.com/t/representations.md)

## Examples

- PL: wynik pewności jako detektor · odległość w przestrzeni cech · rozpoznawanie zbioru otwartego · przekazanie człowiekowi
- EN: confidence score as detector · distance in feature space · open-set recognition · handover to a human

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Testy scenariuszowe i normy bezpieczeństwa (SOTIF) (Scenario-based testing and safety standards (SOTIF))](https://aiatlasgraph.com/t/scenariotesting.md)
- [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md)
- [Wykrywanie dryfu danych i pojęć (Data and concept drift detection)](https://aiatlasgraph.com/t/driftdetection.md)

## Sources

- [Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey](<https://arxiv.org/abs/2110.11334>) `generalized-ood-survey-2021` · by Jingkang Yang, Kaiyang Zhou, Yixuan Li, Ziwei Liu

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/ooddetection · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30