論文の概要: Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04072v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 00:13:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-08 16:50:33.190302
- Title: Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization
- Title(参考訳): L2正規化による簡易OoD検出
- Authors: Jarrod Haas, William Yolland, Bernhard Rabus
- Abstract要約: テスト時にL2正規化が除去されると、特徴ベクトルのL2ノルムは驚くほど良いネットワーク不確かさのプロキシとなる。
特に、これはトレーニング中にほとんど追加のコストがかからず、テスト時にほとんどコストがかからない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9558392439655015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a simple modification to standard ResNet architectures during
training--L2 normalization over feature space--that produces results
competitive with state-of-the-art Out-of-Distribution (OoD) detection
performance. When L2 normalization is removed at test time, the L2 norm of
feature vectors becomes a surprisingly good proxy for network uncertainty,
whereas this behaviour is not nearly as effective when training without L2
normalization. Intuitively, familiar images result in large magnitude vectors,
while unfamiliar images result in small magnitudes. Notably, this is achievable
with almost no additional cost during training, and no cost at test time.
- Abstract(参考訳): 本稿では,訓練中の標準resnetアーキテクチャの簡単な修正を提案する。--l2正規化は,最先端のout-of-distribution (ood) 検出性能に匹敵する結果をもたらす。
テスト時にL2正規化を除去すると、特徴ベクトルのL2ノルムは驚くほど良いネットワーク不確かさのプロキシとなるが、L2正規化なしでのトレーニングでは、この振る舞いはほとんど効果的ではない。
直感的には、慣れ親しんだ画像は大きなベクトルとなり、馴染みのない画像は小さな大きさとなる。
特に、これはトレーニング中にほとんど追加のコストがなく、テスト時にコストがかかりません。
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