論文の概要: Using Semantic Information for Defining and Detecting OOD Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11019v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 21:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 17:02:35.748649
• Title: Using Semantic Information for Defining and Detecting OOD Inputs
• Title（参考訳）: 意味情報を用いたOOD入力の定義と検出
• Authors: Ramneet Kaur, Xiayan Ji, Souradeep Dutta, Michele Caprio, Yahan Yang, Elena Bernardis, Oleg Sokolsky, Insup Lee
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は近年注目されている。 現在の検出器がトレーニングデータセットのバイアスを継承していることを示します。 これにより、現在のOOD検出器はトレーニング分布の外にある入力に不透過であり、同じ意味情報を持つことができる。 我々は,MNISTおよびCOCOデータセットのトレーニングデータから抽出した意味情報に基づいてOOD検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9577682622066264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning models continue to achieve impressive performance across different tasks, the importance of effective anomaly detection for such models has increased as well. It is common knowledge that even well-trained models lose their ability to function effectively on out-of-distribution inputs. Thus, out-of-distribution (OOD) detection has received some attention recently. In the vast majority of cases, it uses the distribution estimated by the training dataset for OOD detection. We demonstrate that the current detectors inherit the biases in the training dataset, unfortunately. This is a serious impediment, and can potentially restrict the utility of the trained model. This can render the current OOD detectors impermeable to inputs lying outside the training distribution but with the same semantic information (e.g. training class labels). To remedy this situation, we begin by defining what should ideally be treated as an OOD, by connecting inputs with their semantic information content. We perform OOD detection on semantic information extracted from the training data of MNIST and COCO datasets and show that it not only reduces false alarms but also significantly improves the detection of OOD inputs with spurious features from the training data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルがさまざまなタスクで印象的なパフォーマンスを達成し続けるにつれ、そのようなモデルの効果的な異常検出の重要性も高まっている。 十分に訓練されたモデルでさえ、配布外入力で効果的に機能する能力を失うことは一般的な知識である。 したがって、最近OOD(out-of-distribution)検出が注目されている。 ほとんどの場合、OOD検出のためのトレーニングデータセットによって推定される分布を使用する。 残念ながら、現在の検出器はトレーニングデータセットのバイアスを継承している。 これは深刻な障害であり、トレーニングされたモデルの実用性を制限する可能性がある。 これにより、現在のOOD検出器はトレーニング分布の外にある入力に不透過であり、同じ意味情報(トレーニングクラスラベルなど)を持つことができる。 この状況を改善するために、入力を意味情報の内容と結びつけて、理想的にOODとして扱われるべきものを定義することから始める。 我々は,MNIST と COCO データセットのトレーニングデータから抽出した意味情報に対して OOD 検出を行い,誤報を低減させるだけでなく,トレーニングデータから素早い特徴を持つ OOD 入力の検出を大幅に改善することを示す。

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