論文の概要: Detecting Out-of-Distribution Examples with In-distribution Examples and Gram Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12510v2
• Date: Thu, 9 Jan 2020 15:17:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 12:36:29.315359
• Title: Detecting Out-of-Distribution Examples with In-distribution Examples and Gram Matrices
• Title（参考訳）: 分布内例とグラム行列を用いた分布外例の検出
• Authors: Chandramouli Shama Sastry, Sageev Oore
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、アウト・オブ・ディストリビューション(Out-of-Distribution)の例で示すと、信頼性と誤った予測をもたらす。 本稿では,行動パターンとクラス予測の不整合を識別し,OODのサンプルを検出することを提案する。 グラム行列による活動パターンの特徴付けとグラム行列値の異常の同定により,高いOOD検出率が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.611328447624679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When presented with Out-of-Distribution (OOD) examples, deep neural networks yield confident, incorrect predictions. Detecting OOD examples is challenging, and the potential risks are high. In this paper, we propose to detect OOD examples by identifying inconsistencies between activity patterns and class predicted. We find that characterizing activity patterns by Gram matrices and identifying anomalies in gram matrix values can yield high OOD detection rates. We identify anomalies in the gram matrices by simply comparing each value with its respective range observed over the training data. Unlike many approaches, this can be used with any pre-trained softmax classifier and does not require access to OOD data for fine-tuning hyperparameters, nor does it require OOD access for inferring parameters. The method is applicable across a variety of architectures and vision datasets and, for the important and surprisingly hard task of detecting far-from-distribution out-of-distribution examples, it generally performs better than or equal to state-of-the-art OOD detection methods (including those that do assume access to OOD examples).
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood)の例を示すと、ディープニューラルネットワークは自信と誤った予測をもたらす。 OOD例の検出は困難であり、潜在的なリスクが高い。 本稿では,行動パターンとクラス予測の不整合を識別し,OODのサンプルを検出することを提案する。 グラム行列による活動パターンの特徴付けとグラム行列値の異常の同定により高いOOD検出率が得られることがわかった。 トレーニングデータ上で観測された各値と各範囲を単純に比較することで,グラム行列内の異常を同定する。 多くのアプローチとは異なり、これは事前訓練されたソフトマックス分類器で使用することができ、微調整されたハイパーパラメーターにOODデータにアクセスする必要はない。 この手法は様々なアーキテクチャやビジョンデータセットに適用可能であり、分布外分布の検出において重要かつ驚くほど難しいタスクに対して、一般的に最先端のOOD検出方法(OODの例へのアクセスを前提とするものを含む)よりも優れた性能を発揮する。

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