論文の概要: Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with Different Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01381v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 19:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 18:36:31.988895
• Title: Effective Robustness against Natural Distribution Shifts for Models with Different Training Data
• Title（参考訳）: 訓練データが異なるモデルに対する自然分布シフトに対する効果的なロバスト性
• Authors: Zhouxing Shi, Nicholas Carlini, Ananth Balashankar, Ludwig Schmidt, Cho-Jui Hsieh, Alex Beutel, Yao Qin
• Abstract要約: 効果的なロバストネス'は、分布内(ID)のパフォーマンスから予測できるものを超える、分布外(distribution)のロバストネスを測る。 本研究では,異なるデータ分布で学習したモデルの有効ロバスト性を比較するために,新しい有効ロバスト性評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.82478088343154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ``Effective robustness'' measures the extra out-of-distribution (OOD) robustness beyond what can be predicted from the in-distribution (ID) performance. Existing effective robustness evaluations typically use a single test set such as ImageNet to evaluate ID accuracy. This becomes problematic when evaluating models trained on different data distributions, e.g., comparing models trained on ImageNet vs. zero-shot language-image pre-trained models trained on LAION. In this paper, we propose a new effective robustness evaluation metric to compare the effective robustness of models trained on different data distributions. To do this we control for the accuracy on multiple ID test sets that cover the training distributions for all the evaluated models. Our new evaluation metric provides a better estimate of the effectiveness robustness and explains the surprising effective robustness gains of zero-shot CLIP-like models exhibited when considering only one ID dataset, while the gains diminish under our evaluation.
• Abstract（参考訳）: 効果的なロバスト性''は、分散(id)性能から予測できる以上の余分な分散(ood)ロバスト性を測定する。 既存の有効ロバスト性評価では、通常はimagenetのような単一のテストセットを使用してid精度を評価する。 例えば、ImageNetでトレーニングされたモデルとLAIONでトレーニングされたゼロショット言語イメージでトレーニングされたモデルを比較すると、これは問題になる。 本稿では,異なるデータ分布で学習したモデルの有効ロバスト性を比較するために,新しい有効ロバスト性評価指標を提案する。 これを実現するために、評価された全てのモデルのトレーニング分布をカバーする複数のIDテストセットの精度を制御する。 我々の新しい評価基準は、有効ロバスト性をよりよく評価し、1つのIDデータセットのみを考慮した場合のゼロショットCLIP様モデルの驚くべき有効ロバスト性ゲインを説明する。

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