論文の概要: Expecting The Unexpected: Towards Broad Out-Of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11480v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 19:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:34:59.473855
• Title: Expecting The Unexpected: Towards Broad Out-Of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: 予期せぬ発見を期待する - 広範囲なアウトオブオフ分布検出に向けて
• Authors: Charles Guille-Escuret, Pierre-André Noël, Ioannis Mitliagkas, David Vazquez, 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）: 10.486158803578665
• License:
• 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、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)入力を検出する方法を開発する必要がある。 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絞って、他のタイプの可算分布シフトを無視している場合が多い。 この制限により、システムが様々な異常な入力に遭遇する現実世界のシナリオにおいて、これらの手法の適用性が低下する。 本研究では,5種類の分布シフトを分類し,最新のOOD検出法の性能評価を行った。 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した場合,その性能は不整合であることがわかった。 言い換えれば、予測されるような予期せぬ入力を確実に検出するだけだ。 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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