論文の概要: Open-Set Recognition with Gradient-Based Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08229v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 14:54:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 21:23:31.226528
• Title: Open-Set Recognition with Gradient-Based Representations
• Title（参考訳）: 勾配表現を用いたオープンセット認識
• Authors: Jinsol Lee, Ghassan AlRegib
• Abstract要約: 本稿では、勾配に基づく表現を利用して未知の検出器を既知のクラスのみで訓練することを提案する。 我々の勾配に基づくアプローチは、オープンセットの分類において、最先端の手法を最大11.6%上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.80077149399317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks for image classification tasks assume that any given image during inference belongs to one of the training classes. This closed-set assumption is challenged in real-world applications where models may encounter inputs of unknown classes. Open-set recognition aims to solve this problem by rejecting unknown classes while classifying known classes correctly. In this paper, we propose to utilize gradient-based representations obtained from a known classifier to train an unknown detector with instances of known classes only. Gradients correspond to the amount of model updates required to properly represent a given sample, which we exploit to understand the model's capability to characterize inputs with its learned features. Our approach can be utilized with any classifier trained in a supervised manner on known classes without the need to model the distribution of unknown samples explicitly. We show that our gradient-based approach outperforms state-of-the-art methods by up to 11.6% in open-set classification.
• Abstract（参考訳）: 画像分類タスクのためのニューラルネットワークは、推論中の任意の画像がトレーニングクラスに属すると仮定する。 このクローズドセットの仮定は、未知のクラスの入力にモデルが遭遇する現実世界のアプリケーションにおいて挑戦される。 オープンセット認識は、既知のクラスを正しく分類しながら未知のクラスを拒絶することで、この問題を解決することを目的としている。 本稿では,既知の分類器から得られた勾配に基づく表現を用いて未知検出器を既知のクラスのみのインスタンスで訓練する。 グラディエントは、与えられたサンプルを適切に表現するために必要とされるモデル更新の量に対応し、学習した特徴で入力を特徴づけるモデルの能力を理解するために利用します。 提案手法は,未知のサンプルの分布を明示的にモデル化することなく,既知のクラス上で教師付きで訓練された任意の分類器で利用することができる。 勾配に基づくアプローチは,オープンセット分類において,最先端手法を最大11.6%上回っている。

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