論文の概要: Learning by Erasing: Conditional Entropy based Transferable Out-Of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11041v2
• Date: Mon, 7 Aug 2023 22:47:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 17:51:22.039489
• Title: Learning by Erasing: Conditional Entropy based Transferable Out-Of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 消去による学習:条件エントロピーに基づく移動可能分布外検出
• Authors: Meng Xing, Zhiyong Feng, Yong Su and Changjae Oh
• Abstract要約: トレーニングとテストシナリオ間の分散シフトを処理するためには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。 既存の方法は、データセット固有の特徴表現やデータ分散をキャプチャするために、再トレーニングを必要とする。 我々は,新しいIDデータセットで再トレーニングする必要がない,DGMに基づく転送可能なOOD検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.228360231499053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is essential to handle the distribution shifts between training and test scenarios. For a new in-distribution (ID) dataset, existing methods require retraining to capture the dataset-specific feature representation or data distribution. In this paper, we propose a deep generative models (DGM) based transferable OOD detection method, which is unnecessary to retrain on a new ID dataset. We design an image erasing strategy to equip exclusive conditional entropy distribution for each ID dataset, which determines the discrepancy of DGM's posteriori ucertainty distribution on different ID datasets. Owing to the powerful representation capacity of convolutional neural networks, the proposed model trained on complex dataset can capture the above discrepancy between ID datasets without retraining and thus achieve transferable OOD detection. We validate the proposed method on five datasets and verity that ours achieves comparable performance to the state-of-the-art group based OOD detection methods that need to be retrained to deploy on new ID datasets. Our code is available at https://github.com/oOHCIOo/CETOOD.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood)検出は、トレーニングとテストシナリオ間の分散シフトを処理するために不可欠である。 新しいin-distribution(id)データセットでは、既存のメソッドがデータセット固有の特徴表現やデータ分散をキャプチャするために再トレーニングする必要がある。 本稿では,新しいIDデータセットで再トレーニングする必要がないDGMに基づく転送可能なOOD検出手法を提案する。 我々は,各IDデータセットに排他的条件エントロピー分布を付与する画像消去戦略を設計し,異なるIDデータセット上でのDGMの後方確率分布の相違を判定する。 畳み込みニューラルネットワークの強力な表現能力のため、複雑なデータセットに基づいてトレーニングされたモデルでは、上記のIDデータセット間の不一致を再トレーニングすることなく捉え、転送可能なOOD検出を実現することができる。 提案手法を5つのデータセットに対して検証し,新しいIDデータセットにデプロイするために再トレーニングが必要な最先端グループベースのOOD検出手法に匹敵する性能を実現する。 私たちのコードはhttps://github.com/oohcioo/cetoodで利用可能です。

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