論文の概要: Stylist: Style-Driven Feature Ranking for Robust Novelty Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03738v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 17:58:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 13:08:50.379286
• Title: Stylist: Style-Driven Feature Ranking for Robust Novelty Detection
• Title（参考訳）: Stylist:ロバストノベルティ検出のためのスタイル駆動機能ランキング
• Authors: Stefan Smeu, Elena Burceanu, Emanuela Haller, Andrei Liviu Nicolicioiu
• Abstract要約: 本稿では,タスクに関連する意味的・内容的変化と,無関係なスタイル的変化に分離する形式化を提案する。 この形式化の中で、ロバストな新規性検出を、スタイルの分布シフトに頑健でありながら意味的変化を見つけるタスクとして定義する。 提案手法は, 相関関係に係わる特徴を除去し, 新規検出性能を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.402607231390606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novelty detection aims at finding samples that differ in some form from the distribution of seen samples. But not all changes are created equal. Data can suffer a multitude of distribution shifts, and we might want to detect only some types of relevant changes. Similar to works in out-of-distribution generalization, we propose to use the formalization of separating into semantic or content changes, that are relevant to our task, and style changes, that are irrelevant. Within this formalization, we define the robust novelty detection as the task of finding semantic changes while being robust to style distributional shifts. Leveraging pretrained, large-scale model representations, we introduce Stylist, a novel method that focuses on dropping environment-biased features. First, we compute a per-feature score based on the feature distribution distances between environments. Next, we show that our selection manages to remove features responsible for spurious correlations and improve novelty detection performance. For evaluation, we adapt domain generalization datasets to our task and analyze the methods behaviors. We additionally built a large synthetic dataset where we have control over the spurious correlations degree. We prove that our selection mechanism improves novelty detection algorithms across multiple datasets, containing both stylistic and content shifts.
• Abstract（参考訳）: 新規検出は、観察されたサンプルの分布と何らかの形で異なるサンプルを見つけることを目的としている。 しかし、すべての変更が等しく作成されるわけではない。 データは多岐にわたる分散シフトに苦しむ可能性があり、関連する変更の種類だけを検出したい場合もあります。 アウト・オブ・ディストリビューションの一般化における作業と同様に、我々のタスクと関係のある意味的・内容的変化と、無関係なスタイル変化の分離を形式化することを提案する。 この形式化の中で、ロバストな新規性検出は、スタイル分布シフトにロバストでありながら意味的変化を見つけるタスクとして定義する。 事前学習された大規模モデル表現を活用して,環境に偏りのある機能をドロップする,新しい手法であるstylistを提案する。 まず,環境間の特徴分布距離に基づいて特徴点ごとのスコアを計算する。 次に,この選択により,突発的相関の原因となる特徴を取り除き,新規検出性能を向上できることを示す。 評価のために、ドメイン一般化データセットをタスクに適用し、メソッドの振る舞いを分析する。 さらに、スプリアス相関度をコントロールする大規模な合成データセットを構築しました。 我々の選択メカニズムは、複数のデータセットにまたがる新規性検出アルゴリズムを改善し、スタイリスティックおよびコンテンツシフトの両方を含むことを示す。

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