Geometrische Analyse von Embeddings liefert OOD‑Robustheitsdiagnose
Die Fähigkeit von Modellen, unter veränderten Datenverteilungen zuverlässig zu arbeiten, bleibt ein zentrales Problem – besonders wenn keine Ziel‑Domain‑Labels vorliegen. Selbst wenn zwei Modelle dieselbe Genauigkeit im Trainingsdatensatz erreichen, können ihre Leistungen bei Out‑of‑Distribution‑(OOD) Daten stark auseinandergehen.
