論文の概要: Hypothesis-Driven Deep Learning for Out of Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14058v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 01:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 15:46:42.805786
• Title: Hypothesis-Driven Deep Learning for Out of Distribution Detection
• Title（参考訳）: 分布検出のための仮説駆動型ディープラーニング
• Authors: Yasith Jayawardana, Azeem Ahmad, Balpreet S. Ahluwalia, Rafi Ahmad, Sampath Jayarathna, Dushan N. Wadduwage,
• Abstract要約: 本稿では,新しいサンプルがInDなのかOoDなのかを定量化する仮説駆動型手法を提案する。 細菌のサンプルを学習した深層学習モデルに適応させ,InDとOoDの潜伏反応の解釈的差異を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8191518216608217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictions of opaque black-box systems are frequently deployed in high-stakes applications such as healthcare. For such applications, it is crucial to assess how models handle samples beyond the domain of training data. While several metrics and tests exist to detect out-of-distribution (OoD) data from in-distribution (InD) data to a deep neural network (DNN), their performance varies significantly across datasets, models, and tasks, which limits their practical use. In this paper, we propose a hypothesis-driven approach to quantify whether a new sample is InD or OoD. Given a trained DNN and some input, we first feed the input through the DNN and compute an ensemble of OoD metrics, which we term latent responses. We then formulate the OoD detection problem as a hypothesis test between latent responses of different groups, and use permutation-based resampling to infer the significance of the observed latent responses under a null hypothesis. We adapt our method to detect an unseen sample of bacteria to a trained deep learning model, and show that it reveals interpretable differences between InD and OoD latent responses. Our work has implications for systematic novelty detection and informed decision-making from classifiers trained on a subset of labels.
• Abstract（参考訳）: 不透明なブラックボックスシステムの予測は、医療などの高度なアプリケーションに頻繁にデプロイされる。 このようなアプリケーションにとって、モデルがトレーニングデータの領域を超えたサンプルをどのように扱うかを評価することは重要である。 In-distriion(InD)データからDeep Neural Network(DNN)データへのアウト・オブ・ディストリビューション(OoD)データを検出するために、いくつかのメトリクスとテストが存在するが、それらのパフォーマンスはデータセット、モデル、タスクによって大きく異なり、実際の使用を制限する。 本稿では,新しいサンプルがInDなのかOoDなのかを定量化する仮説駆動型手法を提案する。 訓練されたDNNといくつかの入力が与えられた場合、まずDNNを介して入力をフィードし、OoDメトリクスのアンサンブルを計算する。 次に、OoD検出問題を、異なるグループの潜伏応答間の仮説テストとして定式化し、置換に基づく再サンプリングを用いて、観測された潜伏応答の意義をヌル仮説で推測する。 細菌のサンプルを学習した深層学習モデルに適応させ,InDとOoDの潜伏反応の解釈的差異を明らかにする。 我々の研究は,ラベルのサブセットで訓練された分類器から,体系的な新規性検出と情報決定に影響を及ぼす。

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