論文の概要: Detecting Out-of-distribution Examples via Class-conditional Impressions Reappearing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09746v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 02:55:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 15:51:08.205808
• Title: Detecting Out-of-distribution Examples via Class-conditional Impressions Reappearing
• Title（参考訳）: クラス条件印象再出現による分布外例の検出
• Authors: Jinggang Chen, Xiaoyang Qu, Junjie Li, Jianzong Wang, Jiguang Wan, Jing Xiao
• Abstract要約: Out-of-Distribution(OOD)検出は、標準のディープニューラルネットワークを拡張して、元のトレーニングデータと異常な入力を区別することを目的としている。 プライバシーとセキュリティのため、補助的なデータは現実のシナリオでは実用的ではない傾向にある。 我々は,C2IR(Class-Conditional Impressions Reappearing)と呼ばれる,自然データに対する訓練を伴わないデータフリー手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.938412222724608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection aims at enhancing standard deep neural networks to distinguish anomalous inputs from original training data. Previous progress has introduced various approaches where the in-distribution training data and even several OOD examples are prerequisites. However, due to privacy and security, auxiliary data tends to be impractical in a real-world scenario. In this paper, we propose a data-free method without training on natural data, called Class-Conditional Impressions Reappearing (C2IR), which utilizes image impressions from the fixed model to recover class-conditional feature statistics. Based on that, we introduce Integral Probability Metrics to estimate layer-wise class-conditional deviations and obtain layer weights by Measuring Gradient-based Importance (MGI). The experiments verify the effectiveness of our method and indicate that C2IR outperforms other post-hoc methods and reaches comparable performance to the full access (ID and OOD) detection method, especially in the far-OOD dataset (SVHN).
• Abstract（参考訳）: Out-of-Distribution(OOD)検出は、標準のディープニューラルネットワークを拡張して、元のトレーニングデータと異常な入力を区別することを目的としている。 これまでの進歩は、流通訓練データやいくつかのOOD例が前提条件である様々なアプローチを導入してきた。 しかし、プライバシーとセキュリティのため、補助データは現実のシナリオでは実用的でない傾向がある。 本稿では,固定モデルからの画像インプレッションを活用し,クラスコンディショナル特徴統計を復元する,クラスコンディショナルインプレッション再出現(c2ir)と呼ばれる自然データ学習を伴わないデータフリー手法を提案する。 そこで我々は,階層的クラス条件の偏差を推定し,グラディエント・ベース・インフォメーション(MGI)の測定により層重みを求める積分確率指標を導入する。 実験により,本手法の有効性を検証し,C2IRが他のポストホック法より優れ,特に遠距離OODデータセット(SVHN)において全アクセス(IDおよびOOD)検出法に匹敵する性能を示した。

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