論文の概要: Managing the unknown: a survey on Open Set Recognition and tangential areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08785v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 11:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 17:41:52.756001
• Title: Managing the unknown: a survey on Open Set Recognition and tangential areas
• Title（参考訳）: 未知領域の管理:オープンセット認識と接点領域に関する調査
• Authors: Marcos Barcina-Blanco, Jesus L. Lobo, Pablo Garcia-Bringas, Javier Del Ser
• Abstract要約: オープンセット認識モデルは、テストフェーズに到達したサンプルから未知のクラスを検出すると同時に、既知のクラスに属するサンプルの分類において優れたパフォーマンスを維持することができる。 本稿では,オープンセット認識に関する最近の文献を包括的に概観し,この分野と他の機械学習研究領域との共通プラクティス,制限,関連性を明らかにする。 私たちの研究は、オープンな問題も明らかにし、より安全な人工知能手法への将来の取り組みを動機づけ、具体化するいくつかの研究方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.345136916791223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In real-world scenarios classification models are often required to perform robustly when predicting samples belonging to classes that have not appeared during its training stage. Open Set Recognition addresses this issue by devising models capable of detecting unknown classes from samples arriving during the testing phase, while maintaining a good level of performance in the classification of samples belonging to known classes. This review comprehensively overviews the recent literature related to Open Set Recognition, identifying common practices, limitations, and connections of this field with other machine learning research areas, such as continual learning, out-of-distribution detection, novelty detection, and uncertainty estimation. Our work also uncovers open problems and suggests several research directions that may motivate and articulate future efforts towards more safe Artificial Intelligence methods.
• Abstract（参考訳）: 実世界のシナリオでは、トレーニング段階では現れていないクラスに属するサンプルを予測する際に、分類モデルは堅牢に実行する必要があることが多い。 Open Set Recognitionは、テストフェーズに到着したサンプルから未知のクラスを検出できるモデルを考案し、既知のクラスに属するサンプルの分類において優れたパフォーマンスを維持することで、この問題に対処する。 本稿では,オープンセット認識に関する最近の文献を概観し,連続学習,分布外検出,新奇性検出,不確実性推定など他の機械学習研究分野との共通実践,限界,関連について概説する。 私たちの研究は、オープンな問題も明らかにし、より安全な人工知能手法への将来の取り組みを動機づけ、具体化するいくつかの研究方向を提案する。

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