論文の概要: Rethinking Reconstruction Autoencoder-Based Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02194v5
• Date: Wed, 29 Mar 2023 02:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 11:21:45.381895
• Title: Rethinking Reconstruction Autoencoder-Based Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 自動エンコーダを用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出の再考
• Authors: Yibo Zhou
• Abstract要約: リコンストラクションオートエンコーダに基づく手法は、入力再構成誤差を新規性対正規性の計量として用いることでこの問題に対処する。 本稿では, 意味的再構成, データの確実性分解, 正規化L2距離を導入し, 元の手法を大幅に改善する。 提案手法は,追加データや実装の困難さ,時間を要するパイプライン,さらには既知のクラスの分類精度を損なうことなく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In some scenarios, classifier requires detecting out-of-distribution samples far from its training data. With desirable characteristics, reconstruction autoencoder-based methods deal with this problem by using input reconstruction error as a metric of novelty vs. normality. We formulate the essence of such approach as a quadruplet domain translation with an intrinsic bias to only query for a proxy of conditional data uncertainty. Accordingly, an improvement direction is formalized as maximumly compressing the autoencoder's latent space while ensuring its reconstructive power for acting as a described domain translator. From it, strategies are introduced including semantic reconstruction, data certainty decomposition and normalized L2 distance to substantially improve original methods, which together establish state-of-the-art performance on various benchmarks, e.g., the FPR@95%TPR of CIFAR-100 vs. TinyImagenet-crop on Wide-ResNet is 0.2%. Importantly, our method works without any additional data, hard-to-implement structure, time-consuming pipeline, and even harming the classification accuracy of known classes.
• Abstract（参考訳）: いくつかのシナリオでは、分類器はトレーニングデータから遠く離れた分散サンプルを検出する必要がある。 レコンストラクションオートエンコーダベースの手法は望ましい特性を持つため、入力再構成誤差をノベルティとノーマルの指標として用いることでこの問題に対処している。 このようなアプローチの本質を,条件付きデータの不確かさのプロキシに対してのみ問い合わせるために,内在的なバイアスを持つ4重項領域変換として定式化する。 これにより、自己エンコーダの潜伏空間を最大圧縮し、記述されたドメイントランスレータとして動作するための再構成力を確保して改善方向を定式化する。 これによって、cifar-100 の fpr@95%tpr と wide-resnet の tinyimagenet-crop は 0.2% である。 重要なことは、我々の方法は追加のデータや実装が難しい構造、時間を要するパイプライン、既知のクラスの分類精度を損なうことさえなく機能する。

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