論文の概要: No True State-of-the-Art? OOD Detection Methods are Inconsistent across Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05554v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 16:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:30:02.492049
• Title: No True State-of-the-Art? OOD Detection Methods are Inconsistent across Datasets
• Title（参考訳）: 真実の状態は? OOD検出法はデータセット間で一貫性がない
• Authors: Fahim Tajwar, Ananya Kumar, Sang Michael Xie, Percy Liang
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション検出は、信頼できるMLシステムの重要なコンポーネントである。 本研究では,これらの手法が16対の標準セット上でのOOD検出よりも本質的に優れていることを示す。 また、ある(ID, OOD)ペアにおいて他の(ID, OOD)ペアよりも優れる手法は、低データ方式ではそうしない可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.725266027309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution detection is an important component of reliable ML systems. Prior literature has proposed various methods (e.g., MSP (Hendrycks & Gimpel, 2017), ODIN (Liang et al., 2018), Mahalanobis (Lee et al., 2018)), claiming they are state-of-the-art by showing they outperform previous methods on a selected set of in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) datasets. In this work, we show that none of these methods are inherently better at OOD detection than others on a standardized set of 16 (ID, OOD) pairs. We give possible explanations for these inconsistencies with simple toy datasets where whether one method outperforms another depends on the structure of the ID and OOD datasets in question. Finally, we show that a method outperforming another on a certain (ID, OOD) pair may not do so in a low-data regime. In the low-data regime, we propose a distance-based method, Pairwise OOD detection (POD), which is based on Siamese networks and improves over Mahalanobis by sidestepping the expensive covariance estimation step. Our results suggest that the OOD detection problem may be too broad, and we should consider more specific structures for leverage.
• Abstract（参考訳）: 分散検出は信頼性の高いmlシステムの重要なコンポーネントである。 以前の文献では、msp (hendrycks & gimpel, 2017), odin (liang et al., 2018), mahalanobis (lee et al., 2018) など、さまざまな方法を提案しており、選択された分散(id)と分散(ood)データセットのセットで以前の方法よりも優れていることを示している。 本研究では,これらの手法が16対の標準セット(ID, OOD)上でのOOD検出において,他の方法よりも本質的に優れていることを示す。 一方の手法が他の手法よりも優れているかどうかが問題となるIDとOODデータセットの構造に依存している場合、これらの矛盾を単純な玩具データセットで説明できる。 最後に、ある(ID, OOD)ペアにおいて他の(ID, OOD)ペアよりも優れる手法が、低データ方式では実現できないことを示す。 低データ環境では,siameseネットワークに基づく距離ベース手法であるペアワイズood検出(pod)を提案し,コストのかかる共分散推定ステップを副ステップとしてマハラノビスよりも改善する。 以上の結果から,ood検出問題は広すぎる可能性があり,さらに具体的な構造を考慮すべきである。

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