論文の概要: SCOD: From Heuristics to Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16916v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 16:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 20:34:33.672825
• Title: SCOD: From Heuristics to Theory
• Title（参考訳）: SCOD:ヒューリスティックスから理論へ
• Authors: Vojtech Franc, Jakub Paplham, Daniel Prusa,
• Abstract要約: 本稿では,不確かさやアウト・オブ・ディストリビューション・サンプルに直面する場合の予測を無視する信頼性のある予測モデルを設計する上での問題に対処する。 SCOD(Out-of-Distribution Data)の存在下では,選択分類に3つの重要な貢献をしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.512926716151403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of designing reliable prediction models that abstain from predictions when faced with uncertain or out-of-distribution samples - a recently proposed problem known as Selective Classification in the presence of Out-of-Distribution data (SCOD). We make three key contributions to SCOD. Firstly, we demonstrate that the optimal SCOD strategy involves a Bayes classifier for in-distribution (ID) data and a selector represented as a stochastic linear classifier in a 2D space, using i) the conditional risk of the ID classifier, and ii) the likelihood ratio of ID and out-of-distribution (OOD) data as input. This contrasts with suboptimal strategies from current OOD detection methods and the Softmax Information Retaining Combination (SIRC), specifically developed for SCOD. Secondly, we establish that in a distribution-free setting, the SCOD problem is not Probably Approximately Correct learnable when relying solely on an ID data sample. Third, we introduce POSCOD, a simple method for learning a plugin estimate of the optimal SCOD strategy from both an ID data sample and an unlabeled mixture of ID and OOD data. Our empirical results confirm the theoretical findings and demonstrate that our proposed method, POSCOD, out performs existing OOD methods in effectively addressing the SCOD problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確かさや不確実性に直面する場合の予測を無視する信頼性のある予測モデルを設計する上での課題について論じる - SCOD(Out-of-distriion Data)の存在下での選択分類(Selective Classification)として知られる最近提案された問題である。 我々はSCODに3つの重要な貢献をしている。 まず、最適SCOD戦略は、分布内(ID)データに対するベイズ分類器と、2次元空間における確率線形分類器として表されるセレクタとが関係していることを示す。 一 ID分類器の条件付リスク及び 二 入力としてのID及びアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの確率比 これは、SCOD専用に開発された現在のOOD検出方法とSoftmax Information Retaining Combination(SIRC)の亜最適戦略とは対照的である。 第二に、分布のない環境では、SCOD問題は、IDデータサンプルのみに依存する場合、ほぼ正確には学習できない。 第三にPOSCODは、IDデータサンプルと未ラベルの混合IDとOODデータの両方から、最適なSCOD戦略のプラグイン推定を学習する簡単な方法である。 実験結果から,提案手法であるPOSCODが既存のOOD法を有効活用できることが確認された。

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