論文の概要: READ: Aggregating Reconstruction Error into Out-of-distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07459v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 11:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 14:13:01.950728
• Title: READ: Aggregating Reconstruction Error into Out-of-distribution Detection
• Title（参考訳）: READ:Aggregating Reconstruction Error into Out-of-distribution Detection
• Authors: Wenyu Jiang, Hao Cheng, Mingcai Chen, Shuai Feng, Yuxin Ge, Chongjun Wang
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは異常なデータに対する過信であることが知られている。 本稿では,READ(Reconstruction Error Aggregated Detector)を提案する。 本手法は,従来のOOD検出アルゴリズムと比較して,FPR@95TPRの平均値を最大9.8%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.069442437365223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) samples is crucial to the safe deployment of a classifier in the real world. However, deep neural networks are known to be overconfident for abnormal data. Existing works directly design score function by mining the inconsistency from classifier for in-distribution (ID) and OOD. In this paper, we further complement this inconsistency with reconstruction error, based on the assumption that an autoencoder trained on ID data can not reconstruct OOD as well as ID. We propose a novel method, READ (Reconstruction Error Aggregated Detector), to unify inconsistencies from classifier and autoencoder. Specifically, the reconstruction error of raw pixels is transformed to latent space of classifier. We show that the transformed reconstruction error bridges the semantic gap and inherits detection performance from the original. Moreover, we propose an adjustment strategy to alleviate the overconfidence problem of autoencoder according to a fine-grained characterization of OOD data. Under two scenarios of pre-training and retraining, we respectively present two variants of our method, namely READ-MD (Mahalanobis Distance) only based on pre-trained classifier and READ-ED (Euclidean Distance) which retrains the classifier. Our methods do not require access to test time OOD data for fine-tuning hyperparameters. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed methods through extensive comparisons with state-of-the-art OOD detection algorithms. On a CIFAR-10 pre-trained WideResNet, our method reduces the average FPR@95TPR by up to 9.8% compared with previous state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 現実世界における分類器の安全な配置には、OOD(out-of-distriion)サンプルの検出が不可欠である。 しかし、ディープニューラルネットワークは異常なデータに対して過信的であることが知られている。 既存の作業は、in-distriion (ID) と OOD の分類器から不整合をマイニングすることでスコア関数を直接設計する。 本稿では,idデータに基づいて訓練されたオートエンコーダがoodやidを再構築できないという仮定に基づいて,この不整合と再構成誤差をさらに補う。 分類器とオートエンコーダとの矛盾を統一する新しい手法read (reconstruction error aggregated detector) を提案する。 具体的には、生画素の再構成誤差を分類器の潜在空間に変換する。 変換された再構成誤差が意味的ギャップを橋渡しし,検出性能をオリジナルから継承することを示す。 さらに,OODデータのきめ細かいキャラクタリゼーションに基づいて,オートエンコーダの過信問題を緩和するための調整戦略を提案する。 事前訓練と再訓練の2つのシナリオでは,それぞれ,事前訓練した分類器のみに基づくREAD-MD(Mahalanobis Distance)と,分類器を再訓練するREAD-ED(Euclidean Distance)の2つのバリエーションを提示する。 我々の手法は、微調整ハイパーパラメーターのためのテスト時間OODデータへのアクセスを必要としない。 最後に,提案手法の有効性を,最先端OOD検出アルゴリズムとの比較により示す。 CIFAR-10 で事前訓練した WideResNet では,従来の最先端技術と比較して平均 FPR@95TPR を 9.8% 削減する。

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