論文の概要: Out-of-distribution Detection with Energy-based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12002v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 15:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 13:24:43.116792
• Title: Out-of-distribution Detection with Energy-based Models
• Title（参考訳）: エネルギーモデルを用いた分布外検出
• Authors: Sven Elflein
• Abstract要約: ディープラーニングは、自律運転や医療診断などのセキュリティ上重要な状況にますます適用されている。 研究者たちは先日、ニューラルネットワークがこれまで見たことのないデータであっても、予測に過度に自信を持っていることを発見しました。 本稿では,トレーニングデータ分布の整合化作業におけるEMMの能力について検討し,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力の検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today, deep learning is increasingly applied in security-critical situations such as autonomous driving and medical diagnosis. Despite its success, the behavior and robustness of deep networks are not fully understood yet, posing a significant risk. In particular, researchers recently found that neural networks are overly confident in their predictions, even on data they have never seen before. To tackle this issue, one can differentiate two approaches in the literature. One accounts for uncertainty in the predictions, while the second estimates the underlying density of the training data to decide whether a given input is close to the training data, and thus the network is able to perform as expected.In this thesis, we investigate the capabilities of EBMs at the task of fitting the training data distribution to perform detection of out-of-distribution (OOD) inputs. We find that on most datasets, EBMs do not inherently outperform other density estimators at detecting OOD data despite their flexibility. Thus, we additionally investigate the effects of supervision, dimensionality reduction, and architectural modifications on the performance of EBMs. Further, we propose Energy-Prior Network (EPN) which enables estimation of various uncertainties within an EBM for classification, bridging the gap between two approaches for tackling the OOD detection problem. We identify a connection between the concentration parameters of the Dirichlet distribution and the joint energy in an EBM. Additionally, this allows optimization without a held-out OOD dataset, which might not be available or costly to collect in some applications. Finally, we empirically demonstrate that Energy-Prior Network (EPN) is able to detect OOD inputs, datasets shifts, and adversarial examples. Theoretically, EPN offers favorable properties for the asymptotic case when inputs are far from the training data.
• Abstract（参考訳）: 現在、ディープラーニングは、自動運転や医療診断のようなセキュリティクリティカルな状況にますます適用されている。 その成功にもかかわらず、ディープネットワークの振る舞いと堅牢性はまだ完全には理解されておらず、重大なリスクをもたらしている。 特に最近研究者たちは、ニューラルネットワークは、これまで見たことのないデータでも、その予測に過度に自信を持っていることを発見しました。 この問題に取り組むために、文献における2つのアプローチを区別することができる。 1つは予測の不確実性を考慮し、もう1つはトレーニングデータの基盤となる密度を推定し、与えられた入力がトレーニングデータに近いかどうかを判断し、ネットワークが期待通りに実行可能であることを示し、本論文では、トレーニングデータ分布を適合させるタスクにおけるebmsの能力を調査し、分散(ood)入力の検出を行う。 ほとんどのデータセットでは、EDMは柔軟性に拘わらず、OODデータの検出において、本質的に他の密度推定器よりも優れているわけではない。 そこで本研究では,ebmsの性能に対する監督,寸法削減,アーキテクチャ変更の影響についても検討した。 OOD検出問題に対処する2つのアプローチのギャップを埋め、EBM内の様々な不確かさを分類するために推定できるEnergy-Prior Network(EPN)を提案する。 EBMにおけるディリクレ分布の濃度パラメータと接合エネルギーとの間の関係を同定する。 さらに、一部のアプリケーションでは利用できない、あるいはコストのかかるOODデータセットを保持せずに最適化できる。 最後に, エネルギー優先ネットワーク (epn) がood入力, データセットシフト, 逆例として検出できることを実証的に示す。 理論的には、EPNは、入力がトレーニングデータから遠く離れた場合、漸近的ケースに対して好ましい特性を提供する。

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