論文の概要: Out-of-Distribution Detection with Reconstruction Error and
Typicality-based Penalty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12641v1
- Date: Sat, 24 Dec 2022 03:10:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 13:58:51.743938
- Title: Out-of-Distribution Detection with Reconstruction Error and
Typicality-based Penalty
- Title（参考訳）: レコンストラクションエラーと典型的ペナルティを用いた分布外検出
- Authors: Genki Osada, Takahashi Tsubasa, Budrul Ahsan, Takashi Nishide
- Abstract要約: 正規化フロー(NF)を用いた再構成誤りに基づく新しい手法を提案する。
Preは分布内多様体の外側にあるテスト入力を検出するため、OODの例と同様に敵の例を効果的に検出する。
自然画像データセット, CIFAR-10, TinyImageNet, ILSVRC2012 を用いて,本手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7277730514654555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The task of out-of-distribution (OOD) detection is vital to realize safe and
reliable operation for real-world applications. After the failure of
likelihood-based detection in high dimensions had been shown, approaches based
on the \emph{typical set} have been attracting attention; however, they still
have not achieved satisfactory performance. Beginning by presenting the failure
case of the typicality-based approach, we propose a new reconstruction
error-based approach that employs normalizing flow (NF). We further introduce a
typicality-based penalty, and by incorporating it into the reconstruction error
in NF, we propose a new OOD detection method, penalized reconstruction error
(PRE). Because the PRE detects test inputs that lie off the in-distribution
manifold, it effectively detects adversarial examples as well as OOD examples.
We show the effectiveness of our method through the evaluation using natural
image datasets, CIFAR-10, TinyImageNet, and ILSVRC2012.
- Abstract（参考訳）: 現実世界のアプリケーションに対して安全かつ信頼性の高い操作を実現するためには、OOD(out-of-distriion)検出の課題が不可欠である。
高次元における確率に基づく検出の失敗が示された後、 \emph{typeal set} に基づくアプローチが注目されているが、それでも満足できる性能は得られていない。
典型的手法の故障事例を提示することから始め,正規化フロー(nf)を用いた新しい再構成誤差に基づく手法を提案する。
さらに, 典型性に基づくペナルティを導入し, nfの再構成誤差に組み込むことにより, 新たなood検出法であるpenalized reconstruction error (pre)を提案する。
Preは分布内多様体の外側にあるテスト入力を検出するため、OODの例と同様に敵の例を効果的に検出する。
自然画像データセット, CIFAR-10, TinyImageNet, ILSVRC2012 を用いて,本手法の有効性を示す。
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