論文の概要: Out-of-Distribution Detection with Class Ratio Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03955v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 15:20:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 13:26:16.782079
• Title: Out-of-Distribution Detection with Class Ratio Estimation
• Title（参考訳）: クラス比推定による分布外検出
• Authors: Mingtian Zhang and Andi Zhang and Tim Z. Xiao and Yitong Sun and Steven McDonagh
• Abstract要約: 近年,OOD画像の検出作業において,密度に基づくアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は信頼性が低いことが示されている。 本稿では,エネルギーモデルを構築し,異なる基底分布を用いる新しい枠組みの下で,密度比に基づく手法を統合することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930817402876787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Density-based Out-of-distribution (OOD) detection has recently been shown unreliable for the task of detecting OOD images. Various density ratio based approaches achieve good empirical performance, however methods typically lack a principled probabilistic modelling explanation. In this work, we propose to unify density ratio based methods under a novel framework that builds energy-based models and employs differing base distributions. Under our framework, the density ratio can be viewed as the unnormalized density of an implicit semantic distribution. Further, we propose to directly estimate the density ratio of a data sample through class ratio estimation. We report competitive results on OOD image problems in comparison with recent work that alternatively requires training of deep generative models for the task. Our approach enables a simple and yet effective path towards solving the OOD detection problem.
• Abstract（参考訳）: 密度に基づくアウトオブディストリビューション(ood)検出は,最近はood画像の検出に信頼できないことが示されている。 様々な密度比に基づくアプローチは、優れた経験的性能を達成するが、一般的には原理的確率論的モデリングの説明を欠いている。 本研究では,エネルギーベースモデルを構築し,異なるベース分布を用いる新しい枠組みの下で密度比法を統合することを提案する。 この枠組みでは、密度比は暗黙的な意味分布の非正規化密度と見なすことができる。 さらに,データサンプルの密度比をクラス比推定によって直接推定する手法を提案する。 我々は,OOD画像問題に対する競合的な結果を,タスクのための深層生成モデルのトレーニングを必要とする最近の研究と比較する。 提案手法は,OOD検出問題に対する簡易かつ効果的な経路を実現する。

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