論文の概要: About Test-time training for outlier detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03495v1
• Date: Thu, 4 Apr 2024 14:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-05 14:31:56.711188
• Title: About Test-time training for outlier detection
• Title（参考訳）: 外乱検出のためのテストタイムトレーニングについて
• Authors: Simon Klüttermann, Emmanuel Müller,
• Abstract要約: 本稿では,テストタイムのトレーニングを外乱検出に適用するDOUSTを紹介する。 ラベル付き外れ値が与えられなくても,アルゴリズムがほぼ教師付き性能に到達可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.555497750998242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce DOUST, our method applying test-time training for outlier detection, significantly improving the detection performance. After thoroughly evaluating our algorithm on common benchmark datasets, we discuss a common problem and show that it disappears with a large enough test set. Thus, we conclude that under reasonable conditions, our algorithm can reach almost supervised performance even when no labeled outliers are given.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,外乱検出にテスト時間トレーニングを適用したDOUSTを導入し,検出性能を大幅に改善する。 一般的なベンチマークデータセットでアルゴリズムを徹底的に評価した後、一般的な問題について議論し、十分に大きなテストセットで消滅することを示す。 したがって、合理的な条件下では、ラベル付き外れ値が与えられなくても、我々のアルゴリズムはほぼ教師付き性能に達することができる。

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