論文の概要: Comprehensive OOD Detection Improvements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10176v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 18:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 15:34:41.834209
• Title: Comprehensive OOD Detection Improvements
• Title（参考訳）: 総合的なOOD検出の改善
• Authors: Anish Lakkapragada, Amol Khanna, Edward Raff, Nathan Inkawhich
• Abstract要約: このタスクのために、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出手法が作成されている。 我々は,時間的高速化と性能向上の両面において,特徴埋め込みの次元的削減を表現ベース手法に適用する。 提案手法の有効性を,OpenOODv1.5ベンチマークフレームワーク上で実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.46252643210326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As machine learning becomes increasingly prevalent in impactful decisions, recognizing when inference data is outside the model's expected input distribution is paramount for giving context to predictions. Out-of-distribution (OOD) detection methods have been created for this task. Such methods can be split into representation-based or logit-based methods from whether they respectively utilize the model's embeddings or predictions for OOD detection. In contrast to most papers which solely focus on one such group, we address both. We employ dimensionality reduction on feature embeddings in representation-based methods for both time speedups and improved performance. Additionally, we propose DICE-COL, a modification of the popular logit-based method Directed Sparsification (DICE) that resolves an unnoticed flaw. We demonstrate the effectiveness of our methods on the OpenOODv1.5 benchmark framework, where they significantly improve performance and set state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングが影響力のある意思決定で普及するにつれ、推論データがモデルが期待する入力分布外にある場合の認識が、予測にコンテキストを与える上で最重要となる。 このタスクのためにout-of-distribution (ood) 検出手法が作成されている。 このような方法は,OOD検出にモデルの埋め込みや予測をそれぞれ利用するかどうかから,表現ベースあるいはロジットベースに分割することができる。 このようなグループにのみ焦点をあてるほとんどの論文とは対照的に、我々は両方に対処する。 我々は,時間短縮と性能向上の両立のために,表現ベース手法における特徴埋め込みの次元性低減を用いる。 また,一般的なロジットベース手法であるDirected Sparsification (DICE) を改良したDICE-COLを提案する。 我々は,openoodv1.5ベンチマークフレームワークにおける提案手法の有効性を実証する。

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