연구진은 연속 정규화 흐름의 특성을 활용해 심층 생성 모델의 신뢰할 수 없는 likelihood 문제를 해결하고자 했어요.
Signal in the Noise (SITN)라는 새로운 OOD 탐지 방법을 제안했는데, OOD 샘플이 noise prior 하에서 매우 이례적인 방식으로 매핑된다는 점에 착안했어요.
SITN은 OOD 데이터 접근 없이도 낮은 계산 비용으로 높은 정확도를 제공하며, 기존 likelihood 기반 방법의 복잡성 편향 문제를 해결합니다.