論文の概要: ImageNet-OOD: Deciphering Modern Out-of-Distribution Detection Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01755v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 02:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 17:55:45.478465
• Title: ImageNet-OOD: Deciphering Modern Out-of-Distribution Detection Algorithms
• Title（参考訳）: ImageNet-OOD:現代のアウトオブディストリビューション検出アルゴリズムの解読
• Authors: William Yang, Byron Zhang, Olga Russakovsky
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、未定義で悪名高い。 最近の研究は、障害検出に焦点をあてている。 以前は最先端と見なされていた複雑なOOD検出器は、単純な最大ソフトマックス確率ベースラインと同じような、あるいはそれ以上に機能している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.10771806981613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of out-of-distribution (OOD) detection is notoriously ill-defined. Earlier works focused on new-class detection, aiming to identify label-altering data distribution shifts, also known as "semantic shift." However, recent works argue for a focus on failure detection, expanding the OOD evaluation framework to account for label-preserving data distribution shifts, also known as "covariate shift." Intriguingly, under this new framework, complex OOD detectors that were previously considered state-of-the-art now perform similarly to, or even worse than the simple maximum softmax probability baseline. This raises the question: what are the latest OOD detectors actually detecting? Deciphering the behavior of OOD detection algorithms requires evaluation datasets that decouples semantic shift and covariate shift. To aid our investigations, we present ImageNet-OOD, a clean semantic shift dataset that minimizes the interference of covariate shift. Through comprehensive experiments, we show that OOD detectors are more sensitive to covariate shift than to semantic shift, and the benefits of recent OOD detection algorithms on semantic shift detection is minimal. Our dataset and analyses provide important insights for guiding the design of future OOD detectors.
• Abstract（参考訳）: out-of-distribution (ood) 検出のタスクは悪名高い。 初期の研究は、ラベル変更によるデータ分散シフト(semantic shift)の特定を目的とした、新しいクラス検出に焦点を当てていた。 しかし、最近の研究は、障害検出に焦点を当て、OOD評価フレームワークを拡張して、ラベル保存データ分散シフト("covariate shift"とも呼ばれる)を考慮に入れている。 興味深いことに、この新しい枠組みでは、以前最先端と見なされていた複雑なood検出器が、単純な最大ソフトマックス確率ベースラインと同様に、あるいはさらに悪いことに機能する。 最新のOOD検出器は何が実際に検出されているのか? OOD検出アルゴリズムの振る舞いを解読するには、セマンティックシフトと共変量シフトを分離する評価データセットが必要である。 本研究では,共変量シフトの干渉を最小限に抑えるクリーンなセマンティックシフトデータセットであるImageNet-OODを提案する。 総合的な実験を通して、OOD検出器は意味シフトよりも共変量シフトに敏感であることを示し、最近のOOD検出アルゴリズムのセマンティックシフト検出に対する利点は最小限である。 我々のデータセットと分析は、将来のOOD検出器の設計を導く上で重要な洞察を提供する。

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