論文の概要: On the Detection of Anomalous or Out-Of-Distribution Data in Vision Models Using Statistical Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15497v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 18:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:22:15.636144
• Title: On the Detection of Anomalous or Out-Of-Distribution Data in Vision Models Using Statistical Techniques
• Title（参考訳）: 統計的手法を用いた視覚モデルにおける異常・外部分布データの検出について
• Authors: Laura O'Mahony, David JP O'Sullivan, Nikola S. Nikolov,
• Abstract要約: 我々は、実際の入力と破損した入力の差を定量化する手法として、ベンフォードの法則(英語版)を評価する。 多くの設定では、異常なデータポイントのフィルタとして機能し、アウト・オブ・ディストリビューションデータのシグナリングとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Out-of-distribution data and anomalous inputs are vulnerabilities of machine learning systems today, often causing systems to make incorrect predictions. The diverse range of data on which these models are used makes detecting atypical inputs a difficult and important task. We assess a tool, Benford's law, as a method used to quantify the difference between real and corrupted inputs. We believe that in many settings, it could function as a filter for anomalous data points and for signalling out-of-distribution data. We hope to open a discussion on these applications and further areas where this technique is underexplored.
• Abstract（参考訳）: 分散データのアウト・オブ・ディストリビューションと異常な入力は、今日では機械学習システムの脆弱性であり、しばしばシステムが誤った予測を行う。 これらのモデルが使用される多様なデータの範囲は、非定型入力の検出を困難かつ重要なタスクにする。 我々は、実際の入力と破損した入力の差を定量化する手法として、ベンフォードの法則(英語版)を評価する。 多くの環境では、異常なデータポイントとアウト・オブ・ディストリビューションデータのシグナリングのためのフィルタとして機能すると考えています。 これらのアプリケーションと、この技術が過小評価されている領域について、議論したいと思っています。

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