論文の概要: Unleashing Mask: Explore the Intrinsic Out-of-Distribution Detection Capability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03715v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 14:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 15:03:44.411855
• Title: Unleashing Mask: Explore the Intrinsic Out-of-Distribution Detection Capability
• Title（参考訳）: unleashing mask: 内在的な分散検出機能を探求する
• Authors: Jianing Zhu, Hengzhuang Li, Jiangchao Yao, Tongliang Liu, Jianliang Xu, Bo Han
• Abstract要約: Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイする際に、セキュアAIの必須の側面である。 本稿では,IDデータを用いた学習モデルのOOD識別能力を復元する新しい手法であるUnleashing Maskを提案する。 本手法では, マスクを用いて記憶した非定型サンプルを抽出し, モデルを微調整するか, 導入したマスクでプルーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.72426887518517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is an indispensable aspect of secure AI when deploying machine learning models in real-world applications. Previous paradigms either explore better scoring functions or utilize the knowledge of outliers to equip the models with the ability of OOD detection. However, few of them pay attention to the intrinsic OOD detection capability of the given model. In this work, we generally discover the existence of an intermediate stage of a model trained on in-distribution (ID) data having higher OOD detection performance than that of its final stage across different settings, and further identify one critical data-level attribution to be learning with the atypical samples. Based on such insights, we propose a novel method, Unleashing Mask, which aims to restore the OOD discriminative capabilities of the well-trained model with ID data. Our method utilizes a mask to figure out the memorized atypical samples, and then finetune the model or prune it with the introduced mask to forget them. Extensive experiments and analysis demonstrate the effectiveness of our method. The code is available at: https://github.com/tmlr-group/Unleashing-Mask.
• Abstract（参考訳）: Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイする際に、セキュアAIの必須の側面である。 以前のパラダイムは、より良いスコアリング関数を探索するか、またはOOD検出能力を備えたモデルにアウトリーチの知識を利用する。 しかし、そのモデル固有のOOD検出能力に注意を払っているものはほとんどない。 本研究は一般的に,OOD検出性能が最終段階よりも高い分布(ID)データに基づいて訓練されたモデルの中間段階の存在を発見し,さらに非定型サンプルを用いて学習する重要なデータレベルの属性を同定する。 このような知見に基づいて,IDデータを用いたよく訓練されたモデルのOOD識別能力を復元する新しい手法であるUnleashing Maskを提案する。 本手法では, マスクを用いて記憶した非定型サンプルを抽出し, モデルを微調整するか, 導入したマスクでプルーする。 本手法の有効性を示す実験と分析を行った。 コードはhttps://github.com/tmlr-group/unleashing-maskで入手できる。

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