論文の概要: Beyond AUROC & co. for evaluating out-of-distribution detection performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14658v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 12:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 13:36:33.174318
• Title: Beyond AUROC & co. for evaluating out-of-distribution detection performance
• Title（参考訳）: アウトオブディストリビューション検出性能評価のためのauroc & co.
• Authors: Galadrielle Humblot-Renaux, Sergio Escalera, Thomas B. Moeslund
• Abstract要約: 安全(r)AIとの関連性を考えると,OOD検出法の比較の基礎が実用的ニーズと整合しているかどうかを検討することが重要である。 我々は,IDとOODの分離が不十分なことを明示する新しい指標であるAUTC(Area Under the Threshold Curve)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.88341818412508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While there has been a growing research interest in developing out-of-distribution (OOD) detection methods, there has been comparably little discussion around how these methods should be evaluated. Given their relevance for safe(r) AI, it is important to examine whether the basis for comparing OOD detection methods is consistent with practical needs. In this work, we take a closer look at the go-to metrics for evaluating OOD detection, and question the approach of exclusively reducing OOD detection to a binary classification task with little consideration for the detection threshold. We illustrate the limitations of current metrics (AUROC & its friends) and propose a new metric - Area Under the Threshold Curve (AUTC), which explicitly penalizes poor separation between ID and OOD samples. Scripts and data are available at https://github.com/glhr/beyond-auroc
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood) 検出法の開発には研究の関心が高まっているが、これらの手法をどのように評価すべきかについては議論が分かれている。 安全(r)AIとの関連性を考えると,OOD検出法の比較の基礎が実用的ニーズと整合しているかどうかを検討することが重要である。 本研究は,OOD検出評価のためのgo-toメトリクスを詳しく検討し,検出閾値を考慮せずに,OOD検出を二項分類タスクに限定的に還元するアプローチを疑問視する。 我々は,現在の測定値(AUROCとその友人)の限界を解説し,IDとOODの分離が不十分なことを明示した新しい測定値Area Under the Threshold Curve(AUTC)を提案する。 スクリプトとデータはhttps://github.com/glhr/beyond-aurocで入手できる。

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