論文の概要: Practical Assessment of Generalization Performance Robustness for Deep
Networks via Contrastive Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10653v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 08:46:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-22 15:48:51.853331
- Title: Practical Assessment of Generalization Performance Robustness for Deep
Networks via Contrastive Examples
- Title（参考訳）: コントラスト事例によるディープネットワークの一般化性能ロバスト性の実践評価
- Authors: Xuanyu Wu, Xuhong Li, Haoyi Xiong, Xiao Zhang, Siyu Huang, Dejing Dou
- Abstract要約: データ変換を伴うトレーニング画像は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化性能評価のためのテストセットを補完する対照的な例として提案されている。
そこで本研究では,DNN ジーンラリゼーション性能推定のためのコントラスト例を用いた実践的フレームワーク ContRE を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.50563671470897
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training images with data transformations have been suggested as contrastive
examples to complement the testing set for generalization performance
evaluation of deep neural networks (DNNs). In this work, we propose a practical
framework ContRE (The word "contre" means "against" or "versus" in French.)
that uses Contrastive examples for DNN geneRalization performance Estimation.
Specifically, ContRE follows the assumption in contrastive learning that robust
DNN models with good generalization performance are capable of extracting a
consistent set of features and making consistent predictions from the same
image under varying data transformations. Incorporating with a set of
randomized strategies for well-designed data transformations over the training
set, ContRE adopts classification errors and Fisher ratios on the generated
contrastive examples to assess and analyze the generalization performance of
deep models in complement with a testing set. To show the effectiveness and the
efficiency of ContRE, extensive experiments have been done using various DNN
models on three open source benchmark datasets with thorough ablation studies
and applicability analyses. Our experiment results confirm that (1) behaviors
of deep models on contrastive examples are strongly correlated to what on the
testing set, and (2) ContRE is a robust measure of generalization performance
complementing to the testing set in various settings.
- Abstract（参考訳）: データ変換を伴うトレーニング画像は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化性能評価のためのテストセットを補完する対照的な例として提案されている。
本研究では,実用的な枠組みを提案する(contre はフランス語で "against" または "versus" を意味する)。
DNN geneRalization Performance EstimationにContrastiveの例を使用する。
具体的には、ContREは、優れた一般化性能を持つ堅牢なDNNモデルは、一貫した特徴の集合を抽出し、変化したデータ変換の下で同じ画像から一貫した予測を行うことができるという対照的な学習の仮定に従う。
トレーニングセット上で適切に設計されたデータ変換のためのランダム化戦略のセットを組み込んだContREでは、生成された比較例の分類誤差とフィッシャー比を採用して、テストセットを補完するディープモデルの一般化性能を評価し解析する。
ContREの有効性と効率性を示すため、3つのオープンソースベンチマークデータセット上で様々なDNNモデルを用いて、徹底的なアブレーション研究と適用可能性分析を行った。
実験の結果,(1) 比較例における深部モデルの挙動はテストセットと強く相関していること,(2) ContRE は様々な環境でのテストセットを補完する一般化性能の頑健な尺度であることを確認した。
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