論文の概要: Training OOD Detectors in their Natural Habitats
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03299v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 15:38:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 14:37:35.959003
- Title: Training OOD Detectors in their Natural Habitats
- Title（参考訳）: 自然環境におけるOOD検出器の訓練
- Authors: Julian Katz-Samuels, Julia Nakhleh, Robert Nowak, Yixuan Li
- Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、野生にデプロイされた機械学習モデルにとって重要である。
近年の手法では,OOD検出の改善のために補助外乱データを用いてモデルを正規化している。
我々は、自然にIDとOODの両方のサンプルで構成される野生の混合データを活用する新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.565635192716712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is important for machine learning models
deployed in the wild. Recent methods use auxiliary outlier data to regularize
the model for improved OOD detection. However, these approaches make a strong
distributional assumption that the auxiliary outlier data is completely
separable from the in-distribution (ID) data. In this paper, we propose a novel
framework that leverages wild mixture data -- that naturally consists of both
ID and OOD samples. Such wild data is abundant and arises freely upon deploying
a machine learning classifier in their \emph{natural habitats}. Our key idea is
to formulate a constrained optimization problem and to show how to tractably
solve it. Our learning objective maximizes the OOD detection rate, subject to
constraints on the classification error of ID data and on the OOD error rate of
ID examples. We extensively evaluate our approach on common OOD detection tasks
and demonstrate superior performance.
- Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、野生にデプロイされた機械学習モデルにとって重要である。
近年の手法では,OOD検出の改善のために補助外乱データを用いてモデルを正規化している。
しかし, これらの手法は, 補助外乱データが分布内(ID)データから完全に分離可能であることを強く仮定する。
本稿では,自然にIDとOODの両方のサンプルからなる野生の混合データを活用する新しいフレームワークを提案する。
このような野生データは豊富で、機械学習の分類器を \emph{natural habitats} に配置すると自由に現れる。
私たちのキーとなる考え方は、制約付き最適化問題を定式化し、その解決方法を示すことです。
学習目的は,IDデータの分類誤差やサンプルのOOD誤り率に制約を課し,OOD検出率を最大化する。
我々は,一般的なOOD検出タスクに対するアプローチを広く評価し,優れた性能を示す。
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