論文の概要: Generalized ODIN: Detecting Out-of-distribution Image without Learning from Out-of-distribution Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11297v2
• Date: Tue, 31 Mar 2020 18:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 14:51:20.609607
• Title: Generalized ODIN: Detecting Out-of-distribution Image without Learning from Out-of-distribution Data
• Title（参考訳）: 一般ODIN:分布外データから学ぶことなく分布外画像を検出する
• Authors: Yen-Chang Hsu, Yilin Shen, Hongxia Jin, Zsolt Kira
• Abstract要約: 我々は,OoD検出性能を改善しつつ,ニューラルネットワークをOoDデータのチューニングから解放する2つの方法を提案する。 具体的には、信頼性スコアリングと修正された入力前処理法を分離することを提案する。 大規模画像データセットのさらなる解析により、セマンティックシフトと非セマンティックシフトの2種類の分布シフトが有意な差を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.61504710345528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have attained remarkable performance when applied to data that comes from the same distribution as that of the training set, but can significantly degrade otherwise. Therefore, detecting whether an example is out-of-distribution (OoD) is crucial to enable a system that can reject such samples or alert users. Recent works have made significant progress on OoD benchmarks consisting of small image datasets. However, many recent methods based on neural networks rely on training or tuning with both in-distribution and out-of-distribution data. The latter is generally hard to define a-priori, and its selection can easily bias the learning. We base our work on a popular method ODIN, proposing two strategies for freeing it from the needs of tuning with OoD data, while improving its OoD detection performance. We specifically propose to decompose confidence scoring as well as a modified input pre-processing method. We show that both of these significantly help in detection performance. Our further analysis on a larger scale image dataset shows that the two types of distribution shifts, specifically semantic shift and non-semantic shift, present a significant difference in the difficulty of the problem, providing an analysis of when ODIN-like strategies do or do not work.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、トレーニングセットと同じ分布から得られるデータに適用した場合、顕著なパフォーマンスを達成したが、それ以外は大幅に劣化する可能性がある。 したがって、サンプルを拒否したり、ユーザに警告したりするシステムを実現するためには、サンプルが配布外かどうか(ood)を検出することが不可欠である。 最近の研究は、小さな画像データセットからなるoodベンチマークで大きな進歩を遂げている。 しかし、ニューラルネットワークに基づく最近の多くの手法は、分布内データと分布外データの両方でトレーニングやチューニングに依存している。 後者は一般的にa-prioriを定義するのが難しく、その選択は容易に学習をバイアスする。 我々は、OoDデータによるチューニングの必要性から、OoD検出性能を改善しながら、ODINを解放するための2つの戦略を提案する。 具体的には,信頼度スコアリングの分解と,修正された入力前処理法を提案する。 これら2つが検出性能に大きく寄与することを示す。 大規模画像データセットのさらなる分析により,2種類の分散シフト,特に意味的シフトと非意味的シフトは,問題の難易度に有意な差を示し,オーディン的戦略が機能しないか否かの分析を提供する。

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