論文の概要: Meta OOD Learning for Continuously Adaptive OOD Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11705v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 01:05:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 17:22:49.239946
- Title: Meta OOD Learning for Continuously Adaptive OOD Detection
- Title（参考訳）: 連続適応OOD検出のためのメタOOD学習
- Authors: Xinheng Wu, Jie Lu, Zhen Fang, Guangquan Zhang
- Abstract要約: 現代のディープラーニングアプリケーションには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
本稿では,CAOOD(Continuous Adaptive Out-of-distribution)検出という,新しい,より現実的な設定を提案する。
トレーニングプロセス中に優れたOOD検出モデルが学習されるように、学習適応図を設計し、メタOOD学習(MOL)を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.28089655572316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is crucial to modern deep learning
applications by identifying and alerting about the OOD samples that should not
be tested or used for making predictions. Current OOD detection methods have
made significant progress when in-distribution (ID) and OOD samples are drawn
from static distributions. However, this can be unrealistic when applied to
real-world systems which often undergo continuous variations and shifts in ID
and OOD distributions over time. Therefore, for an effective application in
real-world systems, the development of OOD detection methods that can adapt to
these dynamic and evolving distributions is essential. In this paper, we
propose a novel and more realistic setting called continuously adaptive
out-of-distribution (CAOOD) detection which targets on developing an OOD
detection model that enables dynamic and quick adaptation to a new arriving
distribution, with insufficient ID samples during deployment time. To address
CAOOD, we develop meta OOD learning (MOL) by designing a learning-to-adapt
diagram such that a good initialized OOD detection model is learned during the
training process. In the testing process, MOL ensures OOD detection performance
over shifting distributions by quickly adapting to new distributions with a few
adaptations. Extensive experiments on several OOD benchmarks endorse the
effectiveness of our method in preserving both ID classification accuracy and
OOD detection performance on continuously shifting distributions.
- Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、テストや予測に使用すべきでないOODサンプルを特定して警告することで、現代のディープラーニングアプリケーションにとって不可欠である。
現在のOOD検出法は, 静的分布から, 分布内(ID) と OOD のサンプルを抽出した場合に大きく進歩している。
しかし、これは時間とともにidとood分布の連続的な変動やシフトを受ける実世界システムに適用すると非現実的になる。
したがって,実世界での効果的な応用には,これらの動的かつ進化する分布に適応可能なood検出手法の開発が不可欠である。
本稿では,OOD検出モデルの開発を目標とし,配置中のIDサンプルが不十分な新しい分布への動的かつ迅速な適応を可能にする,CAOOD(Continuous Adaptive Out-of-Distribution)検出という,新しい現実的な設定を提案する。
CAOODに対処するために、トレーニングプロセス中に優れた初期化OOD検出モデルが学習されるように学習適応図を設計し、メタOOD学習(MOL)を開発する。
テストプロセスでは、数回の適応で新しい分布に迅速に適応することで、分布のシフトよりもood検出性能が保証される。
いくつかのOODベンチマークにおいて,ID分類精度とOOD検出性能を連続的なシフト分布で保持する手法の有効性を検証した。
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