論文の概要: Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD
Detection, Calibration, and Accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11616v2
- Date: Tue, 30 May 2023 14:23:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 00:20:43.362209
- Title: Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD
Detection, Calibration, and Accuracy
- Title(参考訳): 深層アンサンブルの多様化:ood検出,キャリブレーション,精度向上のためのsaliency mapアプローチ
- Authors: Stanislav Dereka, Ivan Karpukhin, Sergey Kolesnikov
- Abstract要約: 本研究は,サリエンシマップを活用することで,アンサンブルメンバー間の多様性を促進する新しいアプローチを提案する。
本手法は,複数分類およびOOD検出タスクにおいて従来のアンサンブル手法より優れる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep ensembles achieved state-of-the-art results in classification and
out-of-distribution (OOD) detection; however, their effectiveness remains
limited due to the homogeneity of learned patterns within the ensemble. To
overcome this challenge, our study introduces a novel approach that promotes
diversity among ensemble members by leveraging saliency maps. By incorporating
saliency map diversification, our method outperforms conventional ensemble
techniques in multiple classification and OOD detection tasks, while also
improving calibration. Experiments on well-established OpenOOD benchmarks
highlight the potential of our method in practical applications.
- Abstract(参考訳): 深層アンサンブルは分類とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の検出において最先端の結果を得たが、その効果はアンサンブル内の学習パターンの均一性によって制限されている。
そこで本研究では,サリエンシマップを活用することで,アンサンブルメンバー間の多様性を促進する新しいアプローチを提案する。
本手法は,複数分類およびOOD検出タスクにおいて従来のアンサンブル手法より優れ,校正性も向上した。
確立されたOpenOODベンチマークの実験では,本手法の実用化の可能性を強調した。
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