論文の概要: Are All Unseen Data Out-of-Distribution?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16243v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 11:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:31:08.869345
• Title: Are All Unseen Data Out-of-Distribution?
• Title（参考訳）: すべて、未公開のデータか?
• Authors: Songming Zhang, Yuxiao Luo, Qizhou Wang, Haoang Chi, Weikai Li, Bo Han, Jinyan Li
• Abstract要約: 未知データの分布はアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)として扱われている。 多くの証拠は、トレーニングデータのサイズの増加が、テストデータの一般化エラーを単調に減少させることを示唆している。 特に、トレーニングデータが複数のソースドメインを持ち、テストデータが分散ドリフトを含む場合、トレーニングデータのサイズが大きくなるにつれて、すべての一般化エラーが単調に減少するわけではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.519013423909417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributions of unseen data have been all treated as out-of-distribution (OOD), making their generalization a significant challenge. Much evidence suggests that the size increase of training data can monotonically decrease generalization errors in test data. However, this is not true from other observations and analysis. In particular, when the training data have multiple source domains and the test data contain distribution drifts, then not all generalization errors on the test data decrease monotonically with the increasing size of training data. Such a non-decreasing phenomenon is formally investigated under a linear setting with empirical verification across varying visual benchmarks. Motivated by these results, we redefine the OOD data as a type of data outside the convex hull of the training domains and prove a new generalization bound based on this new definition. It implies that the effectiveness of a well-trained model can be guaranteed for the unseen data that is within the convex hull of the training domains. But, for some data beyond the convex hull, a non-decreasing error trend can happen. Therefore, we investigate the performance of popular strategies such as data augmentation and pre-training to overcome this issue. Moreover, we propose a novel reinforcement learning selection algorithm in the source domains only that can deliver superior performance over the baseline methods.
• Abstract（参考訳）: unseenデータの分布は、すべてout-of-distribution(ood)として扱われ、一般化が大きな課題となっている。 多くの証拠は、トレーニングデータのサイズが増加すると、テストデータの一般化エラーが単調に減少することを示唆している。 しかし、これは他の観測や分析では当てはまらない。 特に、トレーニングデータが複数のソースドメインを持ち、テストデータが分散ドリフトを含む場合、テストデータの一般化エラーがトレーニングデータの増大とともに単調に減少するわけではない。 このような非減少現象は、様々な視覚的ベンチマークにまたがる経験的検証を伴う線形条件下で公式に研究される。 これらの結果により、OODデータをトレーニング領域の凸殻外のデータとして再定義し、この新しい定義に基づいて新たな一般化を証明した。 これは、訓練領域の凸内にある見えないデータに対して、十分に訓練されたモデルの有効性が保証されることを意味する。 しかし、凸船体以外のデータについては、非減少エラー傾向が発生する可能性がある。 そこで本研究では,データ強化や事前学習といった一般的な戦略の有効性について検討する。 さらに,ベースライン手法よりも優れた性能を実現するため,ソース領域における新たな強化学習選択アルゴリズムを提案する。

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