論文の概要: How Useful are Gradients for OOD Detection Really?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10439v1
• Date: Fri, 20 May 2022 21:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:30:37.721663
• Title: How Useful are Gradients for OOD Detection Really?
• Title（参考訳）: OOD検出のグラディエントはどの程度有用か?
• Authors: Conor Igoe, Youngseog Chung, Ian Char, Jeff Schneider
• Abstract要約: Out of Distribution(OOD)検出は、リアルタイムアプリケーションに高性能な機械学習モデルをデプロイする上で重要な課題である。 OOD検出のための勾配法を詳細に解析し,比較する。 本稿では,OOD検出における性能と計算効率の両面において,従来のベースラインよりも向上した汎用的,非段階的なOOD検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.459639971144757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One critical challenge in deploying highly performant machine learning models in real-life applications is out of distribution (OOD) detection. Given a predictive model which is accurate on in distribution (ID) data, an OOD detection system will further equip the model with the option to defer prediction when the input is novel and the model has little confidence in prediction. There has been some recent interest in utilizing the gradient information in pre-trained models for OOD detection. While these methods have shown competitive performance, there are misconceptions about the true mechanism underlying them, which conflate their performance with the necessity of gradients. In this work, we provide an in-depth analysis and comparison of gradient based methods and elucidate the key components that warrant their OOD detection performance. We further propose a general, non-gradient based method of OOD detection which improves over previous baselines in both performance and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムアプリケーションに高性能な機械学習モデルをデプロイする上で重要な課題のひとつは、分散(OOD)検出である。 分布(ID)データに基づいて精度の高い予測モデルが与えられた場合、OOD検出システムは、入力が新規で予測に自信がほとんどない場合に予測を遅延するオプションをモデルに装備する。 近年,OOD検出のための事前学習モデルにおける勾配情報の利用に対する関心が高まっている。 これらの手法は競争力のある性能を示しているが、それらの基盤となる真のメカニズムについての誤解があり、その性能は勾配の必要性と一致している。 本研究では,グラデーションに基づく手法の詳細な解析と比較を行い,そのood検出性能を保障するキーコンポーネントを明らかにする。 さらに,OOD検出における性能と計算効率の両面で,従来のベースラインよりも向上した汎用的,非段階的なOOD検出手法を提案する。

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