論文の概要: Hyperdimensional Feature Fusion for Out-Of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05341v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 05:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 23:48:34.469016
• Title: Hyperdimensional Feature Fusion for Out-Of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 分布外検出のための超次元特徴融合
• Authors: Samuel Wilson, Niko S\"underhauf and Feras Dayoub
• Abstract要約: 我々は超次元コンピューティングの強力なアイデアを、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の挑戦分野に導入する。 類似性保存半直交射影行列を用いて、複数の層から共通ベクトル空間へ特徴写像を射影する。 テスト時に、記述子ベクトル間の単純で効率的なコサイン類似性計算は、現在の最先端技術よりも優れた性能を持つOODサンプルを一貫して識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.514061718048807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce powerful ideas from Hyperdimensional Computing into the challenging field of Out-of-Distribution (OOD) detection. In contrast to most existing work that performs OOD detection based on only a single layer of a neural network, we use similarity-preserving semi-orthogonal projection matrices to project the feature maps from multiple layers into a common vector space. By repeatedly applying the bundling operation $\oplus$, we create expressive class-specific descriptor vectors for all in-distribution classes. At test time, a simple and efficient cosine similarity calculation between descriptor vectors consistently identifies OOD samples with better performance than the current state-of-the-art. We show that the hyperdimensional fusion of multiple network layers is critical to achieve best general performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は超次元コンピューティングの強力なアイデアを、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の挑戦分野に導入する。 ニューラルネットワークの単一層のみに基づいてOOD検出を行う既存の作業とは対照的に、類似性保存半直交射影行列を用いて複数の層から共通ベクトル空間に特徴写像を投影する。 バンドル操作を $\oplus$ で繰り返し適用することにより、すべての分散クラスに対して表現型クラス固有の記述子ベクトルを生成する。 テスト時、ディスクリプタベクトル間のcosine類似度計算は、現在の状態よりも優れた性能でoodサンプルを一貫して識別する。 本稿では,複数のネットワーク層の超次元融合が最良性能を達成する上で重要であることを示す。

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