論文の概要: Unsupervised Out-of-Distribution Detection by Restoring Lossy Inputs with Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02084v3
• Date: Wed, 3 Jan 2024 06:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 16:44:52.652220
• Title: Unsupervised Out-of-Distribution Detection by Restoring Lossy Inputs with Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いた損失入力の復元による教師なし分散検出
• Authors: Zezhen Zeng, Bin Liu
• Abstract要約: OOD検出のための新しいVAEベースのスコアであるError Reduction(ER)を提案する。 ERは、トレーニングセットの損失バージョンを入力として、元のセットをターゲットとして、VAEに基づいています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.498694457257263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep generative models have been demonstrated as problematic in the unsupervised out-of-distribution (OOD) detection task, where they tend to assign higher likelihoods to OOD samples. Previous studies on this issue are usually not applicable to the Variational Autoencoder (VAE). As a popular subclass of generative models, the VAE can be effective with a relatively smaller model size and be more stable and faster in training and inference, which can be more advantageous in real-world applications. In this paper, We propose a novel VAE-based score called Error Reduction (ER) for OOD detection, which is based on a VAE that takes a lossy version of the training set as inputs and the original set as targets. Experiments are carried out on various datasets to show the effectiveness of our method, we also present the effect of design choices with ablation experiments. Our code is available at: https://github.com/ZJLAB-AMMI/VAE4OOD.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは、oodサンプルに高い確率を割り当てる傾向があるood(unsupervised out-of-distribution)検出タスクにおいて問題となっている。 この問題に関するこれまでの研究は通常、変分オートエンコーダ(VAE)には適用されない。 生成モデルの一般的なサブクラスとして、VAEは比較的小さなモデルサイズで有効であり、トレーニングや推論においてより安定で高速であり、現実世界のアプリケーションではより有利である。 本稿では, トレーニングセットの損失バージョンを入力とし, 元のセットをターゲットとするVAEに基づいて, OOD検出のためのER(Error Reduction)と呼ばれる新しいVAEベースのスコアを提案する。 本手法の有効性を示すため,様々なデータセット上で実験を行い,アブレーション実験による設計選択の効果について述べる。 私たちのコードは、https://github.com/ZJLAB-AMMI/VAE4OOD.comで利用可能です。

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