論文の概要: Breaking Down Out-of-Distribution Detection: Many Methods Based on OOD Training Data Estimate a Combination of the Same Core Quantities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09880v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 16:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 12:49:37.920401
• Title: Breaking Down Out-of-Distribution Detection: Many Methods Based on OOD Training Data Estimate a Combination of the Same Core Quantities
• Title（参考訳）: OODトレーニングデータに基づく分布外検出の分解:同じコア量の組合せを推定する多くの方法
• Authors: Julian Bitterwolf, Alexander Meinke, Maximilian Augustin, Matthias Hein
• Abstract要約: 本研究の目的は,OOD検出手法の暗黙的なスコアリング機能を識別すると同時に,共通の目的を認識することである。 内分布と外分布の2値差はOOD検出問題のいくつかの異なる定式化と等価であることを示す。 また, 外乱露光で使用される信頼損失は, 理論上最適のスコアリング関数と非自明な方法で異なる暗黙的なスコアリング関数を持つことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.02531442035483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: It is an important problem in trustworthy machine learning to recognize out-of-distribution (OOD) inputs which are inputs unrelated to the in-distribution task. Many out-of-distribution detection methods have been suggested in recent years. The goal of this paper is to recognize common objectives as well as to identify the implicit scoring functions of different OOD detection methods. We focus on the sub-class of methods that use surrogate OOD data during training in order to learn an OOD detection score that generalizes to new unseen out-distributions at test time. We show that binary discrimination between in- and (different) out-distributions is equivalent to several distinct formulations of the OOD detection problem. When trained in a shared fashion with a standard classifier, this binary discriminator reaches an OOD detection performance similar to that of Outlier Exposure. Moreover, we show that the confidence loss which is used by Outlier Exposure has an implicit scoring function which differs in a non-trivial fashion from the theoretically optimal scoring function in the case where training and test out-distribution are the same, which again is similar to the one used when training an Energy-Based OOD detector or when adding a background class. In practice, when trained in exactly the same way, all these methods perform similarly.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い機械学習では、分散タスクとは無関係な入力であるout-of-distribution(ood)入力を認識することが重要な問題である。 近年,分布外検出法が多数提案されている。 本研究の目的は,OOD検出手法の暗黙的なスコアリング機能を識別すると同時に,共通の目的を認識することである。 我々は,OOD検出スコアを学習するために,トレーニング中にSurrogate OODデータを使用するメソッドのサブクラスに注目する。 内分布と外分布の2値差はOOD検出問題のいくつかの異なる定式化と等価であることを示す。 標準分類器で共有方式で訓練すると、この二分判別器は、アウリエ露光と同様のOOD検出性能に達する。 さらに, エネルギーベースood検出器の訓練や背景クラスの追加に使用するものと類似した, トレーニングとテストアウト分散が同一である場合において, 理論上最適のスコアリング関数と非自明な方法で異なる暗黙的スコアリング機能を有することを示す。 実際には、まったく同じ方法でトレーニングされた場合、これらのメソッドはすべて同じように振る舞う。

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