論文の概要: Gradient-Regularized Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12368v3
• Date: Tue, 23 Jul 2024 14:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:33:53.595155
• Title: Gradient-Regularized Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: グラディエント正規化アウト・オブ・ディストリビューション検出
• Authors: Sina Sharifi, Taha Entesari, Bardia Safaei, Vishal M. Patel, Mahyar Fazlyab,
• Abstract要約: 現実のアプリケーションにおけるニューラルネットワークの課題の1つは、これらのモデルが元のトレーニングディストリビューションからデータが送られていないときに犯す過信エラーである。 本稿では,学習中の損失関数の勾配に埋め込まれた情報を活用して,ネットワークが各サンプルに対して所望のOODスコアを学習できるようにする方法を提案する。 また、トレーニング期間中に、より情報性の高いOODサンプルにネットワークを露出させるための、新しいエネルギーベースのサンプリング手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.542499196417214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the challenges for neural networks in real-life applications is the overconfident errors these models make when the data is not from the original training distribution. Addressing this issue is known as Out-of-Distribution (OOD) detection. Many state-of-the-art OOD methods employ an auxiliary dataset as a surrogate for OOD data during training to achieve improved performance. However, these methods fail to fully exploit the local information embedded in the auxiliary dataset. In this work, we propose the idea of leveraging the information embedded in the gradient of the loss function during training to enable the network to not only learn a desired OOD score for each sample but also to exhibit similar behavior in a local neighborhood around each sample. We also develop a novel energy-based sampling method to allow the network to be exposed to more informative OOD samples during the training phase. This is especially important when the auxiliary dataset is large. We demonstrate the effectiveness of our method through extensive experiments on several OOD benchmarks, improving the existing state-of-the-art FPR95 by 4% on our ImageNet experiment. We further provide a theoretical analysis through the lens of certified robustness and Lipschitz analysis to showcase the theoretical foundation of our work. Our code is available at https://github.com/o4lc/Greg-OOD.
• Abstract（参考訳）: 現実のアプリケーションにおけるニューラルネットワークの課題の1つは、これらのモデルが元のトレーニングディストリビューションからデータが送られていないときに犯す過信エラーである。 この問題に対処するためには、Out-of-Distribution (OOD) Detection(アウト・オブ・ディストリビューション)と呼ばれる。 多くの最先端のOOD手法では、訓練中のOODデータのサロゲートとして補助データセットを使用し、性能の向上を実現している。 しかし、これらの手法は補助データセットに埋め込まれたローカル情報を十分に活用することができない。 本研究では,学習中の損失関数の勾配に埋め込まれた情報を活用して,各サンプルに対して所望のOODスコアを学習するだけでなく,各サンプルの周辺地域でも同様の挙動を示すことができるようにすることを提案する。 また、トレーニング期間中に、より情報性の高いOODサンプルにネットワークを露出させるための、新しいエネルギーベースのサンプリング手法を開発した。 これは補助データセットが大きい場合に特に重要である。 提案手法の有効性を複数のOODベンチマークで検証し,既存のFPR95を画像Net実験で4%改善した。 さらに、証明された堅牢性のレンズとリプシッツ解析を通して理論的解析を行い、我々の研究の理論的基礎を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/o4lc/Greg-OOD.comで公開されています。

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