論文の概要: CODiT: Conformal Out-of-Distribution Detection in Time-Series Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11769v1
- Date: Sun, 24 Jul 2022 16:41:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 15:10:43.812721
- Title: CODiT: Conformal Out-of-Distribution Detection in Time-Series Data
- Title（参考訳）: codit:時系列データにおけるコンフォーマントアウトオブディストリビューション検出
- Authors: Ramneet Kaur, Kaustubh Sridhar, Sangdon Park, Susmit Jha, Anirban Roy,
Oleg Sokolsky, Insup Lee
- Abstract要約: 多くの応用において、機械学習モデルへの入力は時間列を形成する。
共形異常検出フレームワークにおける非整合性尺度として,非分布時間同値からの偏差を用いる。
自律運転におけるコンピュータビジョンデータセットにおける最先端結果の達成によるCODiTの有効性について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.565104282674973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning models are prone to making incorrect predictions on inputs
that are far from the training distribution. This hinders their deployment in
safety-critical applications such as autonomous vehicles and healthcare. The
detection of a shift from the training distribution of individual datapoints
has gained attention. A number of techniques have been proposed for such
out-of-distribution (OOD) detection. But in many applications, the inputs to a
machine learning model form a temporal sequence. Existing techniques for OOD
detection in time-series data either do not exploit temporal relationships in
the sequence or do not provide any guarantees on detection. We propose using
deviation from the in-distribution temporal equivariance as the non-conformity
measure in conformal anomaly detection framework for OOD detection in
time-series data.Computing independent predictions from multiple conformal
detectors based on the proposed measure and combining these predictions by
Fisher's method leads to the proposed detector CODiT with guarantees on false
detection in time-series data. We illustrate the efficacy of CODiT by achieving
state-of-the-art results on computer vision datasets in autonomous driving. We
also show that CODiT can be used for OOD detection in non-vision datasets by
performing experiments on the physiological GAIT sensory dataset. Code, data,
and trained models are available at
https://github.com/kaustubhsridhar/time-series-OOD.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、トレーニング分布から遠くない入力に対して誤った予測を行う傾向にあります。
これにより、自動運転車や医療といった安全クリティカルなアプリケーションへの展開が妨げられる。
個々のデータポイントのトレーニング分布からのシフトの検出が注目されている。
このようなアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の検出には,いくつかの手法が提案されている。
しかし、多くの応用において、機械学習モデルへの入力は時間系列を形成する。
時系列データにおける既存のOOD検出技術は、シーケンス内の時間的関係を利用していないか、検出に関する保証を提供していない。
本稿では, 時系列データにおけるOOD検出のための共形異常検出フレームワークの非整合性尺度として, 非分布時間同値からの偏差を用いて, 提案した測定値に基づいて複数の共形検出器からの独立予測を計算し, これらの予測をフィッシャーの手法で組み合わせることで, 時系列データにおける誤検出の保証を伴う検出CODiTへと導いた。
自律運転におけるコンピュータビジョンデータセットの最先端結果を達成することで,coditの有効性を示す。
また,CODiTは生理的GAIT知覚データセットで実験を行うことにより,非視覚的データセットにおけるOOD検出に利用できることを示す。
コード、データ、トレーニングされたモデルはhttps://github.com/kaustubhsridhar/time-series-OOD.comで入手できる。
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