論文の概要: CADet: Fully Self-Supervised Out-Of-Distribution Detection With Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01742v3
• Date: Tue, 27 Jun 2023 13:58:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 18:06:58.924607
• Title: CADet: Fully Self-Supervised Out-Of-Distribution Detection With Contrastive Learning
• Title（参考訳）: cadet: コントラスト学習による完全自己教師付き分散検出
• Authors: Charles Guille-Escuret, Pau Rodriguez, David Vazquez, Ioannis Mitliagkas, Joao Monteiro
• Abstract要約: 本研究は,2種類のOODサンプルの同時検出における自己教師付きコントラスト学習の利用について検討する。 まず,自己指導型コントラスト学習と,最大平均誤差(MMD)2サンプルテストとを組み合わせた。 この成功に触発されたCADetは,単一試料のOOD検出のための新しい手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.897976063005315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handling out-of-distribution (OOD) samples has become a major stake in the real-world deployment of machine learning systems. This work explores the use of self-supervised contrastive learning to the simultaneous detection of two types of OOD samples: unseen classes and adversarial perturbations. First, we pair self-supervised contrastive learning with the maximum mean discrepancy (MMD) two-sample test. This approach enables us to robustly test whether two independent sets of samples originate from the same distribution, and we demonstrate its effectiveness by discriminating between CIFAR-10 and CIFAR-10.1 with higher confidence than previous work. Motivated by this success, we introduce CADet (Contrastive Anomaly Detection), a novel method for OOD detection of single samples. CADet draws inspiration from MMD, but leverages the similarity between contrastive transformations of a same sample. CADet outperforms existing adversarial detection methods in identifying adversarially perturbed samples on ImageNet and achieves comparable performance to unseen label detection methods on two challenging benchmarks: ImageNet-O and iNaturalist. Significantly, CADet is fully self-supervised and requires neither labels for in-distribution samples nor access to OOD examples.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの処理は、機械学習システムの現実的な展開において大きな関心を集めている。 本研究は, 自己指導型コントラスト学習を用いた2種類のOODサンプルの同時検出について検討する。 まず,自己指導型コントラスト学習と,最大平均誤差(MMD)2サンプルテストとを組み合わせた。 提案手法は,2つの独立した標本が同一分布に由来するかどうかを強く検証し,CIFAR-10とCIFAR-10.1の判別による有効性を示す。 この成功に触発されたCADet(Contrastive Anomaly Detection)は,単一試料のOOD検出のための新しい手法である。 CADetはMDDからインスピレーションを得ているが、同じサンプルの対照的な変換の類似性を利用する。 CADetは、ImageNet上の逆摂動サンプルを識別する既存の逆検出方法よりも優れており、ImageNet-OとiNaturalistの2つの困難なベンチマークにおいて、見知らぬラベル検出手法と同等のパフォーマンスを達成する。 CADetは完全に自己管理されており、流通サンプルのラベルやOODのサンプルへのアクセスは必要としない。

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