論文の概要: Multi-task Transformation Learning for Robust Out-of-Distribution
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03899v1
- Date: Mon, 7 Jun 2021 18:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-09 15:59:44.994021
- Title: Multi-task Transformation Learning for Robust Out-of-Distribution
Detection
- Title(参考訳): ロバストな分散検出のためのマルチタスク変換学習
- Authors: Sina Mohseni and Arash Vahdat and Jay Yadawa
- Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューションのサンプルの検出は、自律システムや医療など、オープンワールドおよび安全上重要なアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
自己教師付き表現学習技術は、OODサンプルを識別できる学習表現に適している。
OOD検出のための効果的な表現の訓練にマルチタスク変換学習を利用するフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.852463786440122
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) samples plays a key role in open-world
and safety-critical applications such as autonomous systems and healthcare.
Self-supervised representation learning techniques (e.g., contrastive learning
and pretext learning) are well suited for learning representation that can
identify OOD samples. In this paper, we propose a simple framework that
leverages multi-task transformation learning for training effective
representation for OOD detection which outperforms state-of-the-art OOD
detection performance and robustness on several image datasets. We empirically
observe that the OOD performance depends on the choice of data transformations
which itself depends on the in-domain training set. To address this problem, we
propose a simple mechanism for selecting the transformations automatically and
modulate their effect on representation learning without requiring any OOD
training samples. We characterize the criteria for a desirable OOD detector for
real-world applications and demonstrate the efficacy of our proposed technique
against a diverse range of the state-of-the-art OOD detection techniques.
- Abstract(参考訳): アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの検出は、自律システムや医療など、オープンワールドおよびセーフティクリティカルなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
自己教師付き表現学習技術(例えば、コントラスト学習とプレテキスト学習)は、OODサンプルを識別できる学習表現に適している。
本稿では,複数の画像データセット上でのOOD検出性能とロバスト性に優れるOOD検出の効果的な表現の訓練にマルチタスク変換学習を利用するシンプルなフレームワークを提案する。
我々は、OODのパフォーマンスがドメイン内のトレーニングセットに依存しているデータ変換の選択に依存することを実証的に観察する。
この問題に対処するために,OODトレーニングサンプルを必要とせずに,変換を自動的に選択し,表現学習への影響を調節する簡単な機構を提案する。
我々は,現実の応用に望ましいOOD検出器の基準を定式化し,提案手法が最先端のOOD検出技術に対して有効であることを示す。
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