論文の概要: Out-of-distribution Detection with Deep Nearest Neighbors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06507v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 16:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-14 12:45:41.423838
• Title: Out-of-distribution Detection with Deep Nearest Neighbors
• Title（参考訳）: 深部近傍における分布検出
• Authors: Yiyou Sun, Yifei Ming, Xiaojin Zhu, 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、オープンな世界で機械学習モデルをデプロイするための重要なタスクである。 本稿では,OOD検出における非パラメトリック近接距離の有効性について検討する。 いくつかのベンチマークで最寄りのOOD検出の有効性を実証し,優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.71627349163909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is a critical task for deploying machine learning models in the open world. Distance-based methods have demonstrated promise, where testing samples are detected as OOD if they are relatively far away from in-distribution (ID) data. However, prior methods impose a strong distributional assumption of the underlying feature space, which may not always hold. In this paper, we explore the efficacy of non-parametric nearest-neighbor distance for OOD detection, which has been largely overlooked in the literature. Unlike prior works, our method does not impose any distributional assumption, hence providing stronger flexibility and generality. We demonstrate the effectiveness of nearest-neighbor-based OOD detection on several benchmarks and establish superior performance. Under the same model trained on ImageNet-1k, our method substantially reduces the false positive rate (FPR@TPR95) by 24.77% compared to a strong baseline SSD+, which uses a parametric approach Mahalanobis distance in detection.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood)検出は、オープン世界で機械学習モデルをデプロイするための重要なタスクである。 距離ベースの手法は、テストサンプルがID(In-distriion)データから比較的遠くにある場合、OODとして検出されることを示す。 しかし、事前の手法は基礎となる特徴空間の強い分布的仮定を課すが、それは常に成り立つとは限らない。 本稿では,OOD検出における非パラメトリック近接距離の有効性について検討する。 先行研究とは異なり,本手法は分布的仮定を課さないため,柔軟性と汎用性が向上する。 いくつかのベンチマークで最寄りのOOD検出の有効性を実証し,優れた性能を示す。 imagenet-1kでトレーニングされた同じモデルでは、検出にパラメトリックアプローチのマハラノビス距離を用いる強力なベースラインssd+と比較して、偽陽性率(fpr@tpr95)を24.77%削減する。

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