論文の概要: Robustness via Cross-Domain Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10919v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 17:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:41:22.727913
• Title: Robustness via Cross-Domain Ensembles
• Title（参考訳）: クロスドメインアンサンブルによるロバストネス
• Authors: Teresa Yeo, O\u{g}uzhan Fatih Kar, Amir Zamir
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの予測をトレーニングデータ分布からのシフトに対して頑健にする手法を提案する。 提案手法は,多種多様なキューを用いて予測を行い,それらを1つの強い予測にまとめる手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for making neural network predictions robust to shifts from the training data distribution. The proposed method is based on making predictions via a diverse set of cues (called 'middle domains') and ensembling them into one strong prediction. The premise of the idea is that predictions made via different cues respond differently to a distribution shift, hence one should be able to merge them into one robust final prediction. We perform the merging in a straightforward but principled manner based on the uncertainty associated with each prediction. The evaluations are performed using multiple tasks and datasets (Taskonomy, Replica, ImageNet, CIFAR) under a wide range of adversarial and non-adversarial distribution shifts which demonstrate the proposed method is considerably more robust than its standard learning counterpart, conventional deep ensembles, and several other baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、トレーニングデータ分布からシフトに頑健なニューラルネットワーク予測を実現する方法を提案する。 提案手法は,多種多様なキュー(「中間領域」と呼ばれる)を用いて予測を行い,それらを一つの強い予測にまとめる。 この考え方の前提は、異なるキューによる予測が分布シフトに異なる反応をするので、1つの堅牢な最終予測にそれらをマージできるはずである。 我々は,各予測に関する不確実性に基づいて,直接的かつ原則的にマージを行う。 提案手法を検証した複数のタスクとデータセット(タスクノミー、レプリカ、イメージネット、cifar)を用いて、従来の学習方法や従来のディープアンサンブル、その他いくつかのベースラインよりもかなり堅牢であることを示す。

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