論文の概要: ReAct: Out-of-distribution Detection With Rectified Activations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12797v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 21:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:22:21.867910
• Title: ReAct: Out-of-distribution Detection With Rectified Activations
• Title（参考訳）: ReAct:rectified Activationによるアウト・オブ・ディストリビューション検出
• Authors: Yiyou Sun and Chuan Guo and Yixuan Li
• Abstract要約: オフ・オブ・ディストリビューション (OOD) 検出は, 実用的重要性から近年注目されている。 主な課題の1つは、モデルがしばしばOODデータに対して高い信頼性の予測を生成することである。 我々は,OODデータに対するモデル過信を低減するためのシンプルで効果的な手法であるReActを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.792140933660075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection has received much attention lately due to its practical importance in enhancing the safe deployment of neural networks. One of the primary challenges is that models often produce highly confident predictions on OOD data, which undermines the driving principle in OOD detection that the model should only be confident about in-distribution samples. In this work, we propose ReAct--a simple and effective technique for reducing model overconfidence on OOD data. Our method is motivated by novel analysis on internal activations of neural networks, which displays highly distinctive signature patterns for OOD distributions. Our method can generalize effectively to different network architectures and different OOD detection scores. We empirically demonstrate that ReAct achieves competitive detection performance on a comprehensive suite of benchmark datasets, and give theoretical explication for our method's efficacy. On the ImageNet benchmark, ReAct reduces the false positive rate (FPR95) by 25.05% compared to the previous best method.
• Abstract（参考訳）: 分散(ood)検出が注目されているのは,ニューラルネットワークの安全な展開を促進する上での実用的重要性からである。 主な課題の1つは、モデルがOODデータに対して高い信頼性の予測を生成することであり、これはOOD検出における駆動原理を損なうものである。 本研究では,OODデータに対するモデル過信を低減するための簡易かつ効果的な手法であるReActを提案する。 本手法は,OOD分布の顕著なシグネチャパターンを示すニューラルネットワークの内部アクティベーションの新たな解析によって動機付けられた。 提案手法は,異なるネットワークアーキテクチャと異なるOOD検出スコアに効果的に一般化することができる。 我々は、ReActがベンチマークデータセットの総合的なスイート上で競合検出性能を達成することを実証し、提案手法の有効性を理論的に説明する。 ImageNetベンチマークでは、ReActは以前のベストメソッドと比較して偽陽性率(FPR95)を25.05%削減している。

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