論文の概要: GAN Based Boundary Aware Classifier for Detecting Out-of-distribution Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11648v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 03:35:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:28:46.243069
• Title: GAN Based Boundary Aware Classifier for Detecting Out-of-distribution Samples
• Title（参考訳）: 分散サンプル検出のためのganベース境界認識分類器
• Authors: Sen Pei, Xin Zhang, Richard YiDa Xu and Gaofeng Meng
• Abstract要約: 本稿では,ほとんどのIDデータのみを含む閉じたハイパースペースを生成するためのGANベースの境界認識分類器(GBAC)を提案する。 本手法は, 従来のニューラルネットが, 未閉鎖領域として特徴空間を分離し, オード検出に適さない。 GBACを補助モジュールとして、閉じたハイパースペースの外に分散されたoodデータは、より低いスコアで割り当てられ、より効果的なood検出が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.572516991009323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the problem of detecting out-of-distribution (ood) samples with neural nets. In image recognition tasks, the trained classifier often gives high confidence score for input images which are remote from the in-distribution (id) data, and this has greatly limited its application in real world. For alleviating this problem, we propose a GAN based boundary aware classifier (GBAC) for generating a closed hyperspace which only contains most id data. Our method is based on the fact that the traditional neural net seperates the feature space as several unclosed regions which are not suitable for ood detection. With GBAC as an auxiliary module, the ood data distributed outside the closed hyperspace will be assigned with much lower score, allowing more effective ood detection while maintaining the classification performance. Moreover, we present a fast sampling method for generating hard ood representations which lie on the boundary of pre-mentioned closed hyperspace. Experiments taken on several datasets and neural net architectures promise the effectiveness of GBAC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットを用いた分布外サンプルの検出問題に焦点を当てた。 画像認識タスクにおいて、訓練された分類器は、入出力(ID)データから離れた入力画像に対して高い信頼度を与えることが多く、これは実世界での利用を著しく制限している。 この問題を軽減するため,ほとんどのIDデータのみを含む閉超空間を生成するためのGBAC(GAN based boundary aware classifier)を提案する。 本手法は,従来のニューラルネットがood検出に適さない複数の非閉領域として特徴空間を分離するという事実に基づいている。 gbacを補助モジュールとして、閉じたハイパースペース外に分散されたoodデータはより低いスコアで割り当てられ、分類性能を維持しながらより効果的なood検出が可能になる。 さらに,前述した閉超空間の境界上にあるハードオード表現を生成するための高速サンプリング手法を提案する。 いくつかのデータセットとニューラルネットアーキテクチャの実験は、GBACの有効性を約束している。

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