論文の概要: Exploring Simple, High Quality Out-of-Distribution Detection with L2 Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04072v4
• Date: Thu, 1 Feb 2024 02:31:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:37:03.378508
• Title: Exploring Simple, High Quality Out-of-Distribution Detection with L2 Normalization
• Title（参考訳）: L2正規化による簡易・高品質分布検出の探索
• Authors: Jarrod Haas, William Yolland, Bernhard Rabus
• Abstract要約: 特徴空間上でのL2正規化により,OoD(Out-of-Distribution)検出の性能が向上することを示す。 本手法の理論的かつ実証的なサポートを提供し、5つのアーキテクチャと3つのIn-Distribution(ID)データセットの生存可能性を示す。
• 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 demonstrate that L2 normalization over feature space can produce capable performance for Out-of-Distribution (OoD) detection for some models and datasets. Although it does not demonstrate outright state-of-the-art performance, this method is notable for its extreme simplicity: it requires only two addition lines of code, and does not need specialized loss functions, image augmentations, outlier exposure or extra parameter tuning. We also observe that training may be more efficient for some datasets and architectures. Notably, only 60 epochs with ResNet18 on CIFAR10 (or 100 epochs with ResNet50) can produce performance within two percentage points (AUROC) of several state-of-the-art methods for some near and far OoD datasets. We provide theoretical and empirical support for this method, and demonstrate viability across five architectures and three In-Distribution (ID) datasets.
• Abstract（参考訳）: 特徴空間上のL2正規化は、いくつかのモデルやデータセットのアウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出に有効な性能をもたらすことを示す。 最先端のパフォーマンスを示すものではないが、極端に単純であり、2行のコード追加が必要であり、特別な損失関数、画像拡張、異常露光、余分なパラメータチューニングを必要としない。 また、トレーニングがいくつかのデータセットやアーキテクチャでより効率的になる可能性があることも観察しています。 注目すべきは、CIFAR10上のResNet18(またはResNet50の100エポック)の60エポックのみが、近距離および遠距離のOoDデータセットのいくつかの最先端メソッドの2ポイント(AUROC)で性能を発揮できることだ。 本手法の理論的かつ実証的なサポートを提供し、5つのアーキテクチャと3つのIn-Distribution(ID)データセットの生存可能性を示す。

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