論文の概要: Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01479v4
• Date: Fri, 24 May 2024 16:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-27 23:46:28.527600
• Title: Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse
• Title（参考訳）: 神経崩壊のレンズによるアウトオブディストリビューションの検出
• Authors: Litian Liu, Yao Qin,
• Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、AIの安全なデプロイに不可欠である。 ニューラル・コラプス(Neural Collapse)に触発されて、OOD試料の特徴と比較して重量ベクトルに近づいた分布内分布(ID)サンプルの特徴が明らかになった。 我々は,OOD検出における重みベクトルへの特徴近接を利用して,OODサンプルをフィルタする特徴ノルムを用いて,この視点を補うことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.04686607977352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient and versatile Out-of-Distribution (OOD) detection is essential for the safe deployment of AI yet remains challenging for existing algorithms. Inspired by Neural Collapse, we discover that features of in-distribution (ID) samples cluster closer to the weight vectors compared to features of OOD samples. In addition, we reveal that ID features tend to expand in space to structure a simplex Equiangular Tight Framework, which nicely explains the prevalent observation that ID features reside further from the origin than OOD features. Taking both insights from Neural Collapse into consideration, we propose to leverage feature proximity to weight vectors for OOD detection and further complement this perspective by using feature norms to filter OOD samples. Extensive experiments on off-the-shelf models demonstrate the efficiency and effectiveness of our method across diverse classification tasks and model architectures, enhancing the generalization capability of OOD detection.
• Abstract（参考訳）: AIの安全なデプロイには、効率的で汎用性の高いOOD(Out-of-Distribution)検出が不可欠だが、既存のアルゴリズムでは依然として難しい。 ニューラル・コラプス(Neural Collapse)に触発されて、OOD試料の特徴と比較して重量ベクトルに近づいた分布内分布(ID)サンプルの特徴が明らかになった。 さらに,ID機能は空間的に拡張され,単純な等角的タイトフレームワークが構築される傾向があることも明らかにした。 ニューラル・コラプスの知見を両面から考慮し,OOD検出に重みベクトルに近づき,特徴ノルムを用いてOODサンプルをフィルタリングすることで,この視点を補完することを提案する。 オフザシェルフモデルに対する広範囲な実験により,OOD検出の一般化能力を向上し,多様な分類タスクやモデルアーキテクチャにまたがる手法の有効性と有効性を示した。

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