論文の概要: On the Powerfulness of Textual Outlier Exposure for Visual OoD Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16492v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 09:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 15:33:21.596243
• Title: On the Powerfulness of Textual Outlier Exposure for Visual OoD Detection
• Title（参考訳）: 視覚ood検出のためのテキストアウトリーア露光の強力性について
• Authors: Sangha Park, Jisoo Mok, Dahuin Jung, Saehyung Lee, Sungroh Yoon
• Abstract要約: 外周露光は、トレーニング中のOoDデータの低信頼予測を促進する追加の損失をもたらす。 本稿では、画像領域における実または仮想のオフレイラをテキスト等価物に置き換えることによるテキストアウトレイラの利用の利点について検討する。 本実験は, 大規模OoDベンチマークおよびハードOoDベンチマークにおいて, テキストアウトレーヤの生成により, 競合性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.277221429527515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Successful detection of Out-of-Distribution (OoD) data is becoming increasingly important to ensure safe deployment of neural networks. One of the main challenges in OoD detection is that neural networks output overconfident predictions on OoD data, make it difficult to determine OoD-ness of data solely based on their predictions. Outlier exposure addresses this issue by introducing an additional loss that encourages low-confidence predictions on OoD data during training. While outlier exposure has shown promising potential in improving OoD detection performance, all previous studies on outlier exposure have been limited to utilizing visual outliers. Drawing inspiration from the recent advancements in vision-language pre-training, this paper venture out to the uncharted territory of textual outlier exposure. First, we uncover the benefits of using textual outliers by replacing real or virtual outliers in the image-domain with textual equivalents. Then, we propose various ways of generating preferable textual outliers. Our extensive experiments demonstrate that generated textual outliers achieve competitive performance on large-scale OoD and hard OoD benchmarks. Furthermore, we conduct empirical analyses of textual outliers to provide primary criteria for designing advantageous textual outliers: near-distribution, descriptiveness, and inclusion of visual semantics.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの安全なデプロイを保証するために、OoD(Out-of-Distribution)データの検出が成功している。 OoD検出の主な課題の1つは、ニューラルネットワークがOoDデータに対して過信予測を出力していることだ。 Outlierの露出は、トレーニング中のOoDデータに対する低信頼度予測を促進する追加の損失を導入することでこの問題に対処する。 outlier exposureはood検出性能の向上に有望な可能性があるが、以前のoutlier exposureに関するすべての研究は、visual outliersを活用することに限定されている。 視覚言語事前学習の最近の進歩からインスピレーションを得て,本論文は文体外周露出の未開領域に展開する。 まず、画像領域内の実または仮想のオフレイアをテキスト等価物に置き換えることで、テキストアウトレイラを使用する利点を明らかにする。 次に,好適な文的外れ値を生成する様々な方法を提案する。 大規模なOoDベンチマークとハードOoDベンチマークにおいて,テキストアウトレーヤの生成が競合性能を達成することを示す。 さらに,テキスト・アウトリーの実証分析を行い,テキスト・アウトリーを設計するための主要な基準である,近分布,記述性,視覚的意味論の含意について述べる。

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