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/2305.11616v5
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:46.568915
• Title: Diversifying Deep Ensembles: A Saliency Map Approach for Enhanced OOD Detection, Calibration, and Accuracy
• Title（参考訳）: ディープアンサンブルの多様化:OOD検出, 校正, 精度向上のためのSaliency Mapアプローチ
• Authors: Stanislav Dereka, Ivan Karpukhin, Maksim Zhdanov, Sergey Kolesnikov,
• Abstract要約: Saliency Diversified Deep Ensemble (SDDE)は、Saliency Map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である。 特に,提案手法は,CIFAR10/100や大規模画像Netデータセットを含む複数のベンチマークにおいて,最先端のOOD検出品質,キャリブレーション,精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62479170374811
• License:
• Abstract: Deep ensembles are capable of achieving state-of-the-art results in classification and out-of-distribution (OOD) detection. However, their effectiveness is limited due to the homogeneity of learned patterns within ensembles. To overcome this issue, our study introduces Saliency Diversified Deep Ensemble (SDDE), a novel approach that promotes diversity among ensemble members by leveraging saliency maps. Through incorporating saliency map diversification, our method outperforms conventional ensemble techniques and improves calibration in multiple classification and OOD detection tasks. In particular, the proposed method achieves state-of-the-art OOD detection quality, calibration, and accuracy on multiple benchmarks, including CIFAR10/100 and large-scale ImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープアンサンブルは、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達成することができる。 しかし、それらの効果は、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,Saliency Diversified Deep Ensemble (SDDE)を導入した。 本手法は,サリエンシマップの多様化を取り入れることで,従来のアンサンブル手法より優れ,複数の分類における校正やOOD検出タスクの改善を実現している。 特に,提案手法は,CIFAR10/100や大規模画像Netデータセットを含む複数のベンチマークにおいて,最先端のOOD検出品質,キャリブレーション,精度を実現する。

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