Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learn what you can't learn: Regularized Ensembles for Transductive Out-of-distribution Detection

論文の概要: Learn what you can't learn: Regularized Ensembles for Transductive Out-of-distribution Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05825v1
Date: Thu, 10 Dec 2020 16:55:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-15 06:16:05.140740
Title: Learn what you can't learn: Regularized Ensembles for Transductive Out-of-distribution Detection
Title（参考訳）: 学習できないことを学ぶ: 帰納的分布検出のための正規化アンサンブル
Authors: Alexandru \c{T}ifrea, Eric Stavarache, Fanny Yang
Abstract要約: ニューラルネットワークの現在のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出アルゴリズムは,様々なOOD検出シナリオにおいて不満足な結果をもたらすことを示す。本稿では,テストデータのバッチを観察した後に検出方法を調整することで,このような「ハード」なOODシナリオがいかに有用かを検討する。本稿では,テストデータと正規化に人工ラベリング手法を用いて,テストバッチ内のOODサンプルに対してのみ矛盾予測を生成するモデルのアンサンブルを求める手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 76.39067237772286
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning models are often used in practice if they achieve good generalization results on in-distribution (ID) holdout data. When employed in the wild, they should also be able to detect samples they cannot predict well. We show that current out-of-distribution (OOD) detection algorithms for neural networks produce unsatisfactory results in a variety of OOD detection scenarios, e.g. when OOD data consists of unseen classes or corrupted measurements. This paper studies how such "hard" OOD scenarios can benefit from adjusting the detection method after observing a batch of the test data. This transductive setting is relevant when the advantage of even a slightly delayed OOD detection outweighs the financial cost for additional tuning. We propose a novel method that uses an artificial labeling scheme for the test data and regularization to obtain ensembles of models that produce contradictory predictions only on the OOD samples in a test batch. We show via comprehensive experiments that our approach is indeed able to significantly outperform both inductive and transductive baselines on difficult OOD detection scenarios, such as unseen classes on CIFAR-10/CIFAR-100, severe corruptions(CIFAR-C), and strong covariate shift (ImageNet vs ObjectNet).
Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルは、id(in-distribution)ホールドアウトデータで優れた一般化結果を達成した場合によく使用される。野生で働いている場合は、予測できないサンプルも検出できるはずだ。ニューラルネットワークの現在のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出アルゴリズムは,様々なOOD検出シナリオにおいて不満足な結果をもたらすことを示す。 OODデータが目に見えないクラスまたは破損した測定値で構成されている場合。本稿では,テストデータのバッチを観察した後に検出方法を調整することで,このような「ハード」なOODシナリオがいかに有用かを検討する。このトランスダクティブ・セッティングは、わずかに遅延したOOD検出の利点が追加チューニングの金銭的コストを上回る場合に有効である。本稿では,テストデータと正規化に人工ラベリング手法を用いて,テストバッチ内のOODサンプルに対してのみ矛盾予測を生成するモデルのアンサンブルを求める手法を提案する。我々は,CIFAR-10/CIFAR-100の未確認クラス,CIFAR-C,強共変量シフト(ImageNet vs ObjectNet)など,難解なOOD検出シナリオにおいて,インダクティブベースラインとトランスダクティブベースラインの両方を大幅に上回っていることを示す。

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