論文の概要: Expecting The Unexpected: Towards Broad Out-Of-Distribution Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11480v1
- Date: Tue, 22 Aug 2023 14:52:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:36:13.786871
- Title: Expecting The Unexpected: Towards Broad Out-Of-Distribution Detection
- Title（参考訳）: 予想外の予測:広範囲な分布検出に向けて
- Authors: Charles Guille-Escuret and Pierre-Andr\'e No\"el and Ioannis
Mitliagkas and David Vazquez and Joao Monteiro
- Abstract要約: 5種類の分布変化について検討し,OOD検出手法の性能評価を行った。
その結果,これらの手法は未知のクラスの検出に優れるが,他のタイプの分散シフトに遭遇した場合,その性能は不整合であることがわかった。
我々は、より一貫性があり包括的なOOD検出ソリューションを提供するアンサンブルアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.656342063882555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Improving the reliability of deployed machine learning systems often involves
developing methods to detect out-of-distribution (OOD) inputs. However,
existing research often narrowly focuses on samples from classes that are
absent from the training set, neglecting other types of plausible distribution
shifts. This limitation reduces the applicability of these methods in
real-world scenarios, where systems encounter a wide variety of anomalous
inputs. In this study, we categorize five distinct types of distribution shifts
and critically evaluate the performance of recent OOD detection methods on each
of them. We publicly release our benchmark under the name BROAD (Benchmarking
Resilience Over Anomaly Diversity). Our findings reveal that while these
methods excel in detecting unknown classes, their performance is inconsistent
when encountering other types of distribution shifts. In other words, they only
reliably detect unexpected inputs that they have been specifically designed to
expect. As a first step toward broad OOD detection, we learn a generative model
of existing detection scores with a Gaussian mixture. By doing so, we present
an ensemble approach that offers a more consistent and comprehensive solution
for broad OOD detection, demonstrating superior performance compared to
existing methods. Our code to download BROAD and reproduce our experiments is
publicly available.
- Abstract（参考訳）: デプロイされた機械学習システムの信頼性を向上させるには、しばしばood(out-of-distribution)入力を検出する方法の開発が必要となる。
しかし、既存の研究では、トレーニングセットから外れたクラスからのサンプルに焦点を合わせ、他のタイプの可算分布シフトを無視していることが多い。
この制限により、システムは様々な異常な入力に遭遇する現実のシナリオにおいて、これらのメソッドの適用性が低下する。
本研究では,5つの異なる分布シフトを分類し,それらに対する最近のood検出法の性能を批判的に評価した。
BROAD(Benchmarking Resilience Over Anomaly Diversity)という名でベンチマークを公開しています。
その結果,これらの手法は未知のクラスの検出に優れるが,他のタイプの分散シフトに遭遇する場合には不整合であることがわかった。
言い換えれば、彼らは、期待するように特別に設計された予期せぬ入力を確実に検出するだけである。
広帯域OOD検出に向けた第一歩として,ガウス混合を用いた既存の検出スコアの生成モデルを学習する。
これにより、より一貫性があり、より包括的なOOD検出ソリューションを提供するアンサンブルアプローチを提案し、既存の方法と比較して優れた性能を示す。
BROADをダウンロードして実験を再現するコードは公開されています。
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