論文の概要: AUTO: Adaptive Outlier Optimization for Online Test-Time OOD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12267v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 02:28:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-23 15:37:57.886136
• Title: AUTO: Adaptive Outlier Optimization for Online Test-Time OOD Detection
• Title（参考訳）: AUTO:オンラインテスト時間OOD検出のための適応出力最適化
• Authors: Puning Yang, Jian Liang, Jie Cao, Ran He
• Abstract要約: オープンソースアプリケーションに機械学習モデルをデプロイするには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠だ。 我々は、未ラベルのオンラインデータをテスト時に直接利用してOOD検出性能を向上させる、テスト時OOD検出と呼ばれる新しいパラダイムを導入する。 本稿では,入出力フィルタ,IDメモリバンク,意味的に一貫性のある目的からなる適応外乱最適化(AUTO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.49353397201887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is a crucial aspect of deploying machine learning models in open-world applications. Empirical evidence suggests that training with auxiliary outliers substantially improves OOD detection. However, such outliers typically exhibit a distribution gap compared to the test OOD data and do not cover all possible test OOD scenarios. Additionally, incorporating these outliers introduces additional training burdens. In this paper, we introduce a novel paradigm called test-time OOD detection, which utilizes unlabeled online data directly at test time to improve OOD detection performance. While this paradigm is efficient, it also presents challenges such as catastrophic forgetting. To address these challenges, we propose adaptive outlier optimization (AUTO), which consists of an in-out-aware filter, an ID memory bank, and a semantically-consistent objective. AUTO adaptively mines pseudo-ID and pseudo-OOD samples from test data, utilizing them to optimize networks in real time during inference. Extensive results on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet benchmarks demonstrate that AUTO significantly enhances OOD detection performance.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood)検出は、機械学習モデルをオープンワールドアプリケーションにデプロイする上で重要な側面である。 実験的な証拠は、補助的外れ値による訓練がOODの検出を大幅に改善することを示している。 しかしながら、このような外れ値は通常、テストoodデータと比較して分布ギャップを示し、可能なすべてのテストoodシナリオをカバーできない。 さらに、これらのアウトレイラを組み込むことで、追加のトレーニング負荷がもたらされる。 本稿では,未ラベルオンラインデータをテスト時に直接利用してOOD検出性能を向上させる,テスト時OOD検出という新しいパラダイムを提案する。 このパラダイムは効率的だが、破滅的な忘れなどの課題も提示する。 これらの課題に対処するために,入出力フィルタ,IDメモリバンク,意味的に一貫性のある目的からなる適応外乱最適化(AUTO)を提案する。 AUTOは、テストデータから擬似IDと擬似OODサンプルを適応的にマイニングし、推論中にリアルタイムでネットワークを最適化する。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetベンチマークの結果, AUTOはOOD検出性能を大幅に向上することが示された。

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