論文の概要: Robust Novelty Detection through Style-Conscious Feature Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03738v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 11:49:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:35.683229
• Title: Robust Novelty Detection through Style-Conscious Feature Ranking
• Title（参考訳）: スタイル意識的特徴ランク付けによるロバストノベルティ検出
• Authors: Stefan Smeu, Elena Burceanu, Emanuela Haller, Andrei Liviu Nicolicioiu,
• Abstract要約: 我々は、タスク関連セマンティクスまたはコンテンツ変更と無関係なスタイル変更の正式な区別を提唱する。 この区別は堅牢な新規性検出の基礎を形成し、スタイルの分布シフトに耐性のある意味変化の同定を強調している。 本稿では,事前学習した大規模モデル表現を用いて環境バイアスのある特徴を選択的に破棄する手法であるStylistを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.691679448855549
• License:
• Abstract: Novelty detection seeks to identify samples deviating from a known distribution, yet data shifts in a multitude of ways, and only a few consist of relevant changes. Aligned with out-of-distribution generalization literature, we advocate for a formal distinction between task-relevant semantic or content changes and irrelevant style changes. This distinction forms the basis for robust novelty detection, emphasizing the identification of semantic changes resilient to style distributional shifts. To this end, we introduce Stylist, a method that utilizes pretrained large-scale model representations to selectively discard environment-biased features. By computing per-feature scores based on feature distribution distances between environments, Stylist effectively eliminates features responsible for spurious correlations, enhancing novelty detection performance. Evaluations on adapted domain generalization datasets and a synthetic dataset demonstrate Stylist's efficacy in improving novelty detection across diverse datasets with stylistic and content shifts. The code is available at https://github.com/bit-ml/Stylist.
• Abstract（参考訳）: ノベルティ検出は、既知の分布から逸脱したサンプルを識別しようとするが、データは様々な方法で変化し、関連する変更はわずかである。 アウト・オブ・ディストリビューションの一般化文学と並行して、タスク関連セマンティクスとコンテンツ変更と無関係なスタイル変更を形式的に区別することを提唱する。 この区別は堅牢な新規性検出の基礎を形成し、スタイルの分布シフトに耐性のある意味変化の同定を強調する。 そこで本稿では,事前学習した大規模モデル表現を用いて環境に配慮した特徴を選択的に破棄するStylistを紹介する。 Stylistは、環境間の特徴分布距離に基づいて、機能毎のスコアを計算することにより、スプリアス相関の原因となる機能を効果的に排除し、新規性検出性能を向上させる。 適応型ドメイン一般化データセットと合成データセットの評価は、スタイリストがスタイリスティックおよびコンテンツシフトを伴う多様なデータセット間での新規性検出を改善する効果を示す。 コードはhttps://github.com/bit-ml/Stylistで公開されている。

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