論文の概要: Revisiting Inlier and Outlier Specification for Improved Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05286v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 03:42:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 13:22:42.811774
• Title: Revisiting Inlier and Outlier Specification for Improved Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: より良い分散検出のための再帰的異常値と外れ値の仕様
• Authors: Vivek Narayanaswamy, Yamen Mubarka, Rushil Anirudh, Deepta Rajan, Andreas Spanias and Jayaraman J. Thiagarajan
• Abstract要約: 我々は,IDデータの有意な変動を受け入れるとともに,OODレシージャの例を拒絶する検出器を提案する。 本稿では,IDの多様性に対する制御一般化と,多種多様(合成)な外乱例への露出が不可欠であることを示す。 既存の手法とは対照的に,我々のアプローチでは潜時空間における不整関数をサンプリングし,負のデータ拡張による外乱例を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.8194799829348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately detecting out-of-distribution (OOD) data with varying levels of semantic and covariate shifts with respect to the in-distribution (ID) data is critical for deployment of safe and reliable models. This is particularly the case when dealing with highly consequential applications (e.g. medical imaging, self-driving cars, etc). The goal is to design a detector that can accept meaningful variations of the ID data, while also rejecting examples from OOD regimes. In practice, this dual objective can be realized by enforcing consistency using an appropriate scoring function (e.g., energy) and calibrating the detector to reject a curated set of OOD data (referred to as outlier exposure or shortly OE). While OE methods are widely adopted, assembling representative OOD datasets is both costly and challenging due to the unpredictability of real-world scenarios, hence the recent trend of designing OE-free detectors. In this paper, we make a surprising finding that controlled generalization to ID variations and exposure to diverse (synthetic) outlier examples are essential to simultaneously improving semantic and modality shift detection. In contrast to existing methods, our approach samples inliers in the latent space, and constructs outlier examples via negative data augmentation. Through a rigorous empirical study on medical imaging benchmarks (MedMNIST, ISIC2019 and NCT), we demonstrate significant performance gains ($15\% - 35\%$ in AUROC) over existing OE-free, OOD detection approaches under both semantic and modality shifts.
• Abstract（参考訳）: in-distribution(id)データに対する意味的および共変的シフトのレベルが異なるood(out-of-distribution)データを正確に検出することは、安全で信頼性の高いモデルのデプロイに不可欠である。 これは、高度に連続したアプリケーション(例えば、医療画像、自動運転車など)を扱う場合に特に当てはまる。 目標は、IDデータの有意義なバリエーションを受け入れることができる検出器を設計し、OODレギュレーションの例を拒否することである。 実際には、この二重目的は、適切なスコアリング関数(例えば、エネルギー)を使用して整合性を強制し、検出器を校正してOODデータの硬化したセットを拒絶することで実現することができる。 OE法は広く採用されているが、現実シナリオの予測不能のため、代表OODデータセットの組み立ては費用がかかり難い。 本稿では,id変動に対する一般化制御と,多種多様な(合成的)異常例への露出が,意味的・モダリティ的シフト検出の同時改善に不可欠であることを示す。 既存手法とは対照的に,本手法は潜在空間のイリアーをサンプリングし,負のデータ拡張によって外れたサンプルを構成する。 医用画像ベンチマーク(MedMNIST, ISIC2019, NCT)の厳密な実証研究を通じて, 既存のOEフリーなOOD検出手法に対して, セマンティックシフトとモダリティシフトの両方で, 大幅な性能向上(AUROCでは15.5%～35.%)を示した。

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