論文の概要: A Comprehensive Review of Trends, Applications and Challenges In
Out-of-Distribution Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12935v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 18:13:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 16:02:22.099544
- Title: A Comprehensive Review of Trends, Applications and Challenges In
Out-of-Distribution Detection
- Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション検出の動向, 応用, 課題の包括的レビュー
- Authors: Navid Ghassemi, Ehsan Fazl-Ersi
- Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション・データ・サブセットの検出とより包括的な一般化の実現に焦点をあてた研究分野が誕生した。
多くのディープラーニングベースのモデルは、ベンチマークデータセットでほぼ完璧な結果を得たため、これらのモデルの信頼性と信頼性を評価する必要性は、これまで以上に強く感じられる。
本稿では,本分野における70以上の論文のレビューに加えて,今後の研究の課題と方向性を提示するとともに,データシフトの多種多様さを統一的に把握し,より一般化するためのソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With recent advancements in artificial intelligence, its applications can be
seen in every aspect of humans' daily life. From voice assistants to mobile
healthcare and autonomous driving, we rely on the performance of AI methods for
many critical tasks; therefore, it is essential to assert the performance of
models in proper means to prevent damage. One of the shortfalls of AI models in
general, and deep machine learning in particular, is a drop in performance when
faced with shifts in the distribution of data. Nonetheless, these shifts are
always expected in real-world applications; thus, a field of study has emerged,
focusing on detecting out-of-distribution data subsets and enabling a more
comprehensive generalization. Furthermore, as many deep learning based models
have achieved near-perfect results on benchmark datasets, the need to evaluate
these models' reliability and trustworthiness for pushing towards real-world
applications is felt more strongly than ever. This has given rise to a growing
number of studies in the field of out-of-distribution detection and domain
generalization, which begs the need for surveys that compare these studies from
various perspectives and highlight their straightens and weaknesses. This paper
presents a survey that, in addition to reviewing more than 70 papers in this
field, presents challenges and directions for future works and offers a
unifying look into various types of data shifts and solutions for better
generalization.
- Abstract（参考訳）: 近年の人工知能の進歩により、その応用は人間の日常生活のあらゆる側面で見ることができる。
音声アシスタントからモバイルヘルスケア、自律運転に至るまで、私たちは多くの重要なタスクにおいてAIメソッドのパフォーマンスに依存しているため、損傷を防ぐために適切な方法でモデルのパフォーマンスを主張することが不可欠である。
AIモデル全般、特にディープラーニングの欠点のひとつは、データの分散の変化に直面した場合のパフォーマンス低下である。
しかしながら、これらのシフトは常に現実世界のアプリケーションで期待されているため、配布外データサブセットの検出とより包括的な一般化の実現に焦点をあてた研究分野が生まれている。
さらに、多くのディープラーニングベースのモデルがベンチマークデータセットでほぼ完全な結果を得たため、これらのモデルの信頼性と信頼性を評価して現実のアプリケーションにプッシュする必要性は、これまで以上に強く感じられる。
これは、分散検出とドメイン一般化の分野における研究の増加をもたらし、様々な観点からこれらの研究を比較し、その正しさと弱さを強調する調査の必要性を訴えている。
本稿では,70以上の論文のレビューに加えて,今後の研究に向けた課題と方向性を提示するとともに,様々なデータシフトと解の統一的考察を行い,その一般化について述べる。
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