論文の概要: Using Synthetic Corruptions to Measure Robustness to Natural Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12052v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 09:20:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 16:02:07.725101
• Title: Using Synthetic Corruptions to Measure Robustness to Natural Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 自然分布シフトに対するロバストネスの測定に合成崩壊を用いる
• Authors: Alfred Laugros and Alice Caplier and Matthieu Ospici
• Abstract要約: 本研究では, 実世界の分布変化に対するロバストネスとより相関したロバストネス推定を行う合成汚濁ベンチマークを構築する手法を提案する。 提案手法を適用し,画像分類器の堅牢性を予測するために,ImageNet-Syn2Natと呼ばれる新しいベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445605125467574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic corruptions gathered into a benchmark are frequently used to measure neural network robustness to distribution shifts. However, robustness to synthetic corruption benchmarks is not always predictive of robustness to distribution shifts encountered in real-world applications. In this paper, we propose a methodology to build synthetic corruption benchmarks that make robustness estimations more correlated with robustness to real-world distribution shifts. Using the overlapping criterion, we split synthetic corruptions into categories that help to better understand neural network robustness. Based on these categories, we identify three parameters that are relevant to take into account when constructing a corruption benchmark: number of represented categories, balance among categories and size of benchmarks. Applying the proposed methodology, we build a new benchmark called ImageNet-Syn2Nat to predict image classifier robustness.
• Abstract（参考訳）: ベンチマークに収集された合成腐敗は、分散シフトに対するニューラルネットワークの堅牢性を測定するために頻繁に使用される。 しかしながら、合成腐敗ベンチマークに対するロバスト性は、現実世界のアプリケーションで発生する分散シフトに対するロバスト性を常に予測しているとは限らない。 本稿では,実世界の分布変化に対するロバスト性とロバスト性推定をより関連付ける合成汚損ベンチマークを構築する手法を提案する。 重なり合う基準を用いて、ニューラルネットワークのロバスト性をよりよく理解するのに役立つカテゴリに合成腐敗を分割した。 これらのカテゴリに基づいて,腐敗ベンチマークを構築する際に考慮すべきパラメータを3つ同定した。 提案手法を適用し,画像分類器の堅牢性を予測するために,ImageNet-Syn2Natと呼ばれる新しいベンチマークを構築した。

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