論文の概要: Augmenting Softmax Information for Selective Classification with
Out-of-Distribution Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07506v1
- Date: Fri, 15 Jul 2022 14:39:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-18 12:59:59.549253
- Title: Augmenting Softmax Information for Selective Classification with
Out-of-Distribution Data
- Title（参考訳）: 分配データを用いた選択分類のためのソフトマックス情報の拡張
- Authors: Guoxuan Xia and Christos-Savvas Bouganis
- Abstract要約: 既存のポストホック法はOOD検出でのみ評価した場合とは大きく異なる性能を示す。
本稿では,特徴に依存しない情報を用いて,ソフトマックスに基づく信頼度を向上するSCOD(Softmax Information Retaining Combination, SIRC)の新たな手法を提案する。
多様なImageNetスケールのデータセットと畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの実験は、SIRCがSCODのベースラインを一貫して一致または上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.221206118679026
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) data is a task that is receiving an
increasing amount of research attention in the domain of deep learning for
computer vision. However, the performance of detection methods is generally
evaluated on the task in isolation, rather than also considering potential
downstream tasks in tandem. In this work, we examine selective classification
in the presence of OOD data (SCOD). That is to say, the motivation for
detecting OOD samples is to reject them so their impact on the quality of
predictions is reduced. We show under this task specification, that existing
post-hoc methods perform quite differently compared to when evaluated only on
OOD detection. This is because it is no longer an issue to conflate
in-distribution (ID) data with OOD data if the ID data is going to be
misclassified. However, the conflation within ID data of correct and incorrect
predictions becomes undesirable. We also propose a novel method for SCOD,
Softmax Information Retaining Combination (SIRC), that augments softmax-based
confidence scores with feature-agnostic information such that their ability to
identify OOD samples is improved without sacrificing separation between correct
and incorrect ID predictions. Experiments on a wide variety of ImageNet-scale
datasets and convolutional neural network architectures show that SIRC is able
to consistently match or outperform the baseline for SCOD, whilst existing OOD
detection methods fail to do so.
- Abstract（参考訳）: オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)データの検出は、コンピュータビジョンのためのディープラーニング分野において、研究の注目を集めているタスクである。
しかし, 検出手法の性能は, ダウンストリームタスクを考慮せず, 分離したタスクで評価されるのが一般的である。
本研究では,OODデータ(SCOD)の存在下での選択的分類について検討する。
言い換えれば、OODサンプルを検出する動機は、それらが予測の質に与える影響を減らすことである。
このタスク仕様の下では、既存のポストホック法はOOD検出でのみ評価した場合とは大きく異なる性能を示す。
これは、IDデータが誤って分類される場合、IDデータをOODデータに分割することはもはや問題ではないためである。
しかし、正しい予測と間違った予測のidデータ内の畳み込みは望ましくない。
また,SCOD(Softmax Information Retaining Combination, SIRC)の新たな手法として, ソフトマックスに基づく信頼度スコアを特徴に依存しない情報で強化し, 正しいID予測と誤ID予測の分離を犠牲にすることなくOODサンプルの識別能力を向上する手法を提案する。
多様なImageNetスケールのデータセットと畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの実験は、SIRCがSCODのベースラインと一貫して一致または上回っていることを示しているが、既存のOOD検出方法ではそうはならない。
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