論文の概要: Likelihood-based Out-of-Distribution Detection with Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17432v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 14:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:00:17.517398
• Title: Likelihood-based Out-of-Distribution Detection with Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルによる擬似分布外分布検出
• Authors: Joseph Goodier, Neill D.F. Campbell
• Abstract要約: 拡散モデルに拡張できる可能性に基づくアウト・オブ・ディストリビューション検出法を示す。 ディープデノイング拡散モデルを用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出のための新しい可能性比を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.554019613111897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-Distribution detection between dataset pairs has been extensively explored with generative models. We show that likelihood-based Out-of-Distribution detection can be extended to diffusion models by leveraging the fact that they, like other likelihood-based generative models, are dramatically affected by the input sample complexity. Currently, all Out-of-Distribution detection methods with Diffusion Models are reconstruction-based. We propose a new likelihood ratio for Out-of-Distribution detection with Deep Denoising Diffusion Models, which we call the Complexity Corrected Likelihood Ratio. Our likelihood ratio is constructed using Evidence Lower-Bound evaluations from an individual model at various noising levels. We present results that are comparable to state-of-the-art Out-of-Distribution detection methods with generative models.
• Abstract（参考訳）: データセットペア間の分散検出は、生成モデルによって広範囲に研究されてきた。 確率に基づくアウトオブディストリビューション検出は、他の確率に基づく生成モデルと同様に、入力サンプルの複雑さによって劇的に影響を受けるという事実を利用して拡散モデルに拡張できることを示す。 現在、拡散モデルを用いた分布外検出手法はすべて再構成ベースである。 本稿では, 深部脱雑音拡散モデルを用いた分布外検出のための新しい確率比を提案し, 複素度補正等比と呼ぶ。 確率比は,様々なノイズレベルにおける個々のモデルからの低バウンド評価の証拠を用いて構成する。 本稿では,生成モデルを用いた最先端の分布外検出法に匹敵する結果を示す。

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