論文の概要: The Value of Out-of-Distribution Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10967v4
- Date: Mon, 10 Jul 2023 09:15:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 19:25:00.040687
- Title: The Value of Out-of-Distribution Data
- Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューションデータの価値
- Authors: Ashwin De Silva, Rahul Ramesh, Carey E. Priebe, Pratik Chaudhari,
Joshua T. Vogelstein
- Abstract要約: 我々は,タスクの一般化誤差がOODサンプル数の非単調関数であることを示す。
言い換えれば、少量のOODデータに対するトレーニングには価値があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.85184823032929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We expect the generalization error to improve with more samples from a
similar task, and to deteriorate with more samples from an out-of-distribution
(OOD) task. In this work, we show a counter-intuitive phenomenon: the
generalization error of a task can be a non-monotonic function of the number of
OOD samples. As the number of OOD samples increases, the generalization error
on the target task improves before deteriorating beyond a threshold. In other
words, there is value in training on small amounts of OOD data. We use Fisher's
Linear Discriminant on synthetic datasets and deep networks on computer vision
benchmarks such as MNIST, CIFAR-10, CINIC-10, PACS and DomainNet to demonstrate
and analyze this phenomenon. In the idealistic setting where we know which
samples are OOD, we show that these non-monotonic trends can be exploited using
an appropriately weighted objective of the target and OOD empirical risk. While
its practical utility is limited, this does suggest that if we can detect OOD
samples, then there may be ways to benefit from them. When we do not know which
samples are OOD, we show how a number of go-to strategies such as
data-augmentation, hyper-parameter optimization, and pre-training are not
enough to ensure that the target generalization error does not deteriorate with
the number of OOD samples in the dataset.
- Abstract（参考訳）: 一般化誤差は、類似したタスクからより多くのサンプルで改善され、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)タスクからより多くのサンプルで悪化することが期待される。
本研究では,タスクの一般化誤差をoodサンプル数の非単調関数とする逆直観的現象を示す。
OODサンプルの数が増加するにつれて、目標タスクの一般化誤差は閾値を超えて劣化する前に改善される。
言い換えれば、少量のOODデータに対するトレーニングには価値があります。
mnist, cifar-10, cinic-10, pacs, domainnetなどのコンピュータビジョンベンチマークにおいて,合成データセットとディープネットワークに対するfisherの線形判別法を用いて,この現象の実証と解析を行う。
サンプルがOODであるかを知る理想主義的な環境では、対象の適切な重み付けとOOD経験的リスクを用いて、これらの非単調な傾向を活用できることが示される。
実用性は限られていますが,OODサンプルを検出できれば,そのメリットを享受する方法があるかも知れません。
どのサンプルがOODであるかわからない場合、データセット内のOODサンプル数でターゲットの一般化誤差が悪化しないように、データ拡張、ハイパーパラメータ最適化、事前トレーニングといった多くのゴート戦略が不十分であることを示す。
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