論文の概要: Batch-Ensemble Stochastic Neural Networks for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12911v1
• Date: Sun, 26 Jun 2022 16:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 13:20:36.594963
• Title: Batch-Ensemble Stochastic Neural Networks for Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 分散検出のためのバッチセンブル確率ニューラルネットワーク
• Authors: Xiongjie Chen, Yunpeng Li, Yongxin Yang
• Abstract要約: Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイすることの重要性から、マシンラーニングコミュニティから注目を集めている。 本稿では,特徴量の分布をモデル化した不確実な定量化手法を提案する。 バッチアンサンブルニューラルネットワーク(BE-SNN)の構築と機能崩壊問題の克服を目的として,効率的なアンサンブル機構,すなわちバッチアンサンブルを組み込んだ。 We show that BE-SNNs yield superior performance on the Two-Moons dataset, the FashionMNIST vs MNIST dataset, FashionM。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.028065567756066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection has recently received much attention from the machine learning community due to its importance in deploying machine learning models in real-world applications. In this paper we propose an uncertainty quantification approach by modelling the distribution of features. We further incorporate an efficient ensemble mechanism, namely batch-ensemble, to construct the batch-ensemble stochastic neural networks (BE-SNNs) and overcome the feature collapse problem. We compare the performance of the proposed BE-SNNs with the other state-of-the-art approaches and show that BE-SNNs yield superior performance on several OOD benchmarks, such as the Two-Moons dataset, the FashionMNIST vs MNIST dataset, FashionMNIST vs NotMNIST dataset, and the CIFAR10 vs SVHN dataset.
• Abstract（参考訳）: Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイすることの重要性から、マシンラーニングコミュニティから注目を集めている。 本稿では,特徴分布のモデル化による不確実性定量化手法を提案する。 さらに、バッチアンサンブルと呼ばれる効率的なアンサンブル機構を導入し、バッチアンブル確率ニューラルネットワーク(BE-SNN)を構築し、特徴崩壊問題を克服する。 提案するbe-snnsの性能を,他の最先端の手法と比較し,be-snnが2つのmoonsデータセット, fashionmnist対mnistデータセット, fashionmnist対notmnistデータセット,cifar10対svhnデータセットなど,いくつかのoodベンチマークにおいて優れたパフォーマンスをもたらすことを示した。

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