Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization

論文の概要: Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04072v2
Date: Fri, 6 Oct 2023 16:14:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-13 09:09:45.283071
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: トレーニング期間中に,標準的なディープラーニングアーキテクチャに簡単な修正を加えることを提案する。テスト時にL2正規化を除去すると、特徴ベクトルの大きさは驚くほど良いOoD検出値となる。競争力のある結果は、標準のResNet18上でのトレーニングの60エポックでのみ可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We propose a simple modification to standard deep learning architectures during their training phase--L2 normalization over feature space--that produces results competitive with state-of-the-art Out-of-Distribution (OoD) detection but with relatively little training time. When L2 normalization is removed at test time, magnitudes of feature vectors becomes a surprisingly good measurement for OoD detection. Intuitively, In Distribution (ID) images result in large vectors, while OoD images have small magnitudes, which permits a simple threshold scheme for screen OoD images. We provide a theoretical analysis of how this simple change works. Competitive results are possible in only 60 epochs of training on a standard ResNet18.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,訓練中の標準ディープラーニングアーキテクチャの簡単な修正を提案する。--l2正規化は,最先端のアウトオブディストリビューション(ood)検出に匹敵する結果を生み出すが,学習時間は比較的少ない。テスト時にL2正規化を除去すると、特徴ベクトルの大きさは驚くほど良いOoD検出値となる。直感的には、分布 (id) 画像は大きなベクターとなり、ood画像は小さなマグニチュードを持つため、スクリーン ood 画像に対する単純なしきい値スキームが許される。この単純な変化の仕組みを理論的に分析する。競争力のある結果は、標準のResNet18上でのトレーニングの60時間で実現できる。

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