論文の概要: An efficient method for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11716v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 00:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 16:37:22.695358
• Title: An efficient method for Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 分散検出の効率的な方法
• Authors: Mingyu Xu, Kexin Wang, Zheng Lian
• Abstract要約: モデルパラメータ情報のみを用いたOOD検出の効率的な手法を提案する。 本手法は実装が容易で,OODデータの追加や微調整処理は不要である。 事前訓練されたモデルの1つの前方通過でOOD検出を実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.713014499611946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) data is critical to building reliable machine learning systems in the open world. The previous methods either need to use additional data or use the information of training data. The method of using only the parameter information of the model is relatively poor. We propose an efficient method for OOD detection using only model parameter information. To verify the effectiveness of our method, we conduct experiments on four benchmark datasets. Experimental results demonstrate that our RG outperforms existing state-of-the-art approaches by 4.57\% in average AUROC. Meanwhile, our method is easy to implement and does not require additional OOD data or fine-tuning process. We can realize OOD detection in only one forward pass of any pretrained model.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの検出は、オープンな世界で信頼性の高い機械学習システムを構築する上で重要である。 以前の方法は、追加データを使用するか、トレーニングデータの情報を使用する必要がある。 モデルのパラメータ情報のみを使用する方法は、比較的貧弱である。 モデルパラメータ情報のみを用いたOOD検出の効率的な手法を提案する。 本手法の有効性を検証するため,4つのベンチマークデータセットを用いて実験を行った。 実験の結果,我々のRGはAUROCの平均4.57倍の既存手法よりも優れていた。 一方,本手法は実装が容易であり,OODデータの追加や微調整処理は不要である。 事前訓練されたモデルの1つの前方通過でOOD検出を実現することができる。

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