論文の概要: Cascade Watchdog: A Multi-tiered Adversarial Guard for Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09375v1
• Date: Fri, 20 Aug 2021 21:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:38:43.666601
• Title: Cascade Watchdog: A Multi-tiered Adversarial Guard for Outlier Detection
• Title（参考訳）: Cascade Watchdog:アウトリーチ検出のための多層対向ガード
• Authors: Glauco A. Amigo Gal\'an and Justin Bui and Robert J. Marks
• Abstract要約: 本稿では,GAN生成データを用いて開発されたマルチ階層型ウォッチドッグを試作し,その特性を実証的に評価し,アウト・オブ・ディストリビューション検出を改良した。 その結果, 極端に低い偽陽性率を維持しつつ, 最も難易度の高いアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの検出において, 確固とした, 顕著な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of out-of-distribution content is critical to the successful implementation of neural networks. Watchdog techniques have been developed to support the detection of these inputs, but the performance can be limited by the amount of available data. Generative adversarial networks have displayed numerous capabilities, including the ability to generate facsimiles with excellent accuracy. This paper presents and empirically evaluates a multi-tiered watchdog, which is developed using GAN generated data, for improved out-of-distribution detection. The cascade watchdog uses adversarial training to increase the amount of available data similar to the out-of-distribution elements that are more difficult to detect. Then, a specialized second guard is added in sequential order. The results show a solid and significant improvement on the detection of the most challenging out-of-distribution inputs while preserving an extremely low false positive rate.
• Abstract（参考訳）: 分散コンテンツの同定は、ニューラルネットワークの実装の成功に不可欠である。 watchdogの技術はこれらの入力の検出をサポートするために開発されているが、その性能は利用可能なデータ量によって制限される。 生成的敵ネットワークは、優れた精度でファクシミリを生成する機能を含む、多数の能力を示した。 本稿では,gan生成データを用いて開発した多層ウォッチドッグを用いて,分散検出精度の向上を実現した。 カスケードウォッチドッグは、より検出が難しい分散要素に似た利用可能なデータ量を増やすために、逆のトレーニングを使用する。 そして、特殊第2ガードを順次追加する。 その結果, 極めて低い偽陽性率を維持しつつ, 最も困難な分布外入力の検出において, 安定かつ有意な改善が得られた。

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