論文の概要: CIDER: Exploiting Hyperspherical Embeddings for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04450v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 23:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 14:55:06.708474
• Title: CIDER: Exploiting Hyperspherical Embeddings for Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: cider: 超球面埋め込みを分散検出に活用する
• Authors: Yifei Ming, Yiyou Sun, Ousmane Dia, 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、信頼できる機械学習にとって重要なタスクである。 OOD検出のための超球面埋め込みを利用した表現学習フレームワークCIDERを提案する。 CIDERは様々な設定で有効であることを示し、最先端の性能を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.519572587827213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is a critical task for reliable machine learning. Recent advances in representation learning give rise to developments in distance-based OOD detection, where testing samples are detected as OOD if they are relatively far away from the centroids or prototypes of in-distribution (ID) classes. However, prior methods directly take off-the-shelf loss functions that suffice for classifying ID samples, but are not optimally designed for OOD detection. In this paper, we propose CIDER, a simple and effective representation learning framework by exploiting hyperspherical embeddings for OOD detection. CIDER jointly optimizes two losses to promote strong ID-OOD separability: (1) a dispersion loss that promotes large angular distances among different class prototypes, and (2) a compactness loss that encourages samples to be close to their class prototypes. We show that CIDER is effective under various settings and establishes state-of-the-art performance. On a hard OOD detection task CIFAR-100 vs. CIFAR-10, our method substantially improves the AUROC by 14.20% compared to the embeddings learned by the cross-entropy loss.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、信頼できる機械学習にとって重要なタスクである。 近年の表現学習の進歩は, 距離依存型OOD検出の進展を招き, テストサンプルが中心体や分布内(ID)クラスのプロトタイプから比較的離れている場合, OODとして検出される。 しかし,従来の方法では,IDサンプルの分類に十分なオフザシェルフ損失関数を直接取り出すが,OOD検出には最適ではない。 本稿では,OOD検出のための超球面埋め込みを利用した簡易かつ効果的な表現学習フレームワークCIDERを提案する。 CIDERは2つの損失を共同で最適化し,強いID-OOD分離性を促進する。(1) 異なるクラスプロトタイプ間の角距離を拡大する分散損失,(2) サンプルをクラスプロトタイプに近接させるコンパクト化損失。 CIDERは様々な設定で有効であることを示し、最先端の性能を確立する。 ハード OOD 検出タスク CIFAR-100 vs. CIFAR-10 では,クロスエントロピー損失による埋め込みに比べて,AUROC を14.20%向上させる。

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