論文の概要: Out-of-distribution detection using normalizing flows on the data manifold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13792v1
• Date: Sat, 26 Aug 2023 07:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 18:56:18.231622
• Title: Out-of-distribution detection using normalizing flows on the data manifold
• Title（参考訳）: データ多様体上の正規化フローを用いた分布外検出
• Authors: Seyedeh Fatemeh Razavi, Mohammad Mahdi Mehmanchi, Reshad Hosseini, Mostafa Tavassolipour
• Abstract要約: 本研究では,正規化フローを用いた多様体学習が分布外検出に及ぼす影響について検討した。 本研究では,正規化フローとして知られる確率ベースモデルの分布外検出能力を,多様体学習により向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.725042082196983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common approach for out-of-distribution detection involves estimating an underlying data distribution, which assigns a lower likelihood value to out-of-distribution data. Normalizing flows are likelihood-based generative models providing a tractable density estimation via dimension-preserving invertible transformations. Conventional normalizing flows are prone to fail in out-of-distribution detection, because of the well-known curse of dimensionality problem of the likelihood-based models. According to the manifold hypothesis, real-world data often lie on a low-dimensional manifold. This study investigates the effect of manifold learning using normalizing flows on out-of-distribution detection. We proceed by estimating the density on a low-dimensional manifold, coupled with measuring the distance from the manifold, as criteria for out-of-distribution detection. However, individually, each of them is insufficient for this task. The extensive experimental results show that manifold learning improves the out-of-distribution detection ability of a class of likelihood-based models known as normalizing flows. This improvement is achieved without modifying the model structure or using auxiliary out-of-distribution data during training.
• Abstract（参考訳）: 分散外検出のための一般的なアプローチは、分散外データに対してより低い可能性値を割り当てる基礎となるデータ分布を推定することである。 正規化フローは、次元保存可能可逆変換によるトラクタブル密度推定を提供する可能性に基づく生成モデルである。 従来の正規化フローは、確率ベースモデルの次元問題に対するよく知られた呪いのため、分布外検出で失敗する傾向にある。 多様体仮説によれば、実世界のデータはしばしば低次元多様体上に存在する。 本研究では,正規化流を用いた多様体学習が分布外検出に与える影響について検討する。 本研究では, 分布検出の基準として, 低次元多様体の密度を推定し, 多様体からの距離を測定する。 しかし、個別に、それぞれのタスクには不十分である。 実験結果から,正規化フローとして知られる確率ベースモデルの分布外検出能力の向上が示された。 この改善は、トレーニング中にモデル構造を変更したり、補助的な分散データを使用することなく達成される。

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