論文の概要: Multiple Testing Framework for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09522v5
• Date: Sat, 16 Sep 2023 04:49:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-20 01:52:25.675184
• Title: Multiple Testing Framework for Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 分散検出のための複数テストフレームワーク
• Authors: Akshayaa Magesh, Venugopal V. Veeravalli, Anirban Roy, Susmit Jha
• Abstract要約: 本研究では,学習アルゴリズムの出力を推定時に信頼できるかどうかを検知するOOD(Out-of-Distribution)検出の問題について検討する。 我々は,OOD検出のための強力なテスト構築のための洞察を提供する,入力分布と学習アルゴリズムの両方を含むOOD概念の定義を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.248375922343616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of Out-of-Distribution (OOD) detection, that is, detecting whether a learning algorithm's output can be trusted at inference time. While a number of tests for OOD detection have been proposed in prior work, a formal framework for studying this problem is lacking. We propose a definition for the notion of OOD that includes both the input distribution and the learning algorithm, which provides insights for the construction of powerful tests for OOD detection. We propose a multiple hypothesis testing inspired procedure to systematically combine any number of different statistics from the learning algorithm using conformal p-values. We further provide strong guarantees on the probability of incorrectly classifying an in-distribution sample as OOD. In our experiments, we find that threshold-based tests proposed in prior work perform well in specific settings, but not uniformly well across different types of OOD instances. In contrast, our proposed method that combines multiple statistics performs uniformly well across different datasets and neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,学習アルゴリズムの出力を推定時に信頼できるかどうかを検知するOOD(Out-of-Distribution)検出の問題について検討する。 OOD検出のためのいくつかの試験が先行研究で提案されているが、この問題を研究するための正式な枠組みが欠如している。 我々は,OOD検出のための強力なテスト構築のための洞察を提供する,入力分布と学習アルゴリズムの両方を含むOOD概念の定義を提案する。 共形p-値を用いた学習アルゴリズムから,様々な統計情報を体系的に組み合わせた多重仮説テスト法を提案する。 さらに, 流通中のサンプルをOODと誤分類する可能性を強く保証する。 実験では、前処理で提案したしきい値ベースのテストは、特定の環境では良好に動作するが、異なるタイプのOODインスタンスでは均一に機能しないことがわかった。 対照的に,複数の統計値を組み合わせた提案手法は,異なるデータセットとニューラルネットワークに対して均一に機能する。

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