論文の概要: WeiPer: OOD Detection using Weight Perturbations of Class Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17164v2
• Date: Tue, 28 May 2024 10:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 10:46:21.834926
• Title: WeiPer: OOD Detection using Weight Perturbations of Class Projections
• Title（参考訳）: WeiPer:クラス投影の重み摂動を用いたOOD検出
• Authors: Maximilian Granz, Manuel Heurich, Tim Landgraf,
• Abstract要約: 入力のよりリッチな表現を生成する最終完全連結層にクラスプロジェクションの摂動を導入する。 我々はOpenOODフレームワークの複数のベンチマークで最先端のOOD検出結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.130659240045544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in out-of-distribution (OOD) detection on image data show that pre-trained neural network classifiers can separate in-distribution (ID) from OOD data well, leveraging the class-discriminative ability of the model itself. Methods have been proposed that either use logit information directly or that process the model's penultimate layer activations. With "WeiPer", we introduce perturbations of the class projections in the final fully connected layer which creates a richer representation of the input. We show that this simple trick can improve the OOD detection performance of a variety of methods and additionally propose a distance-based method that leverages the properties of the augmented WeiPer space. We achieve state-of-the-art OOD detection results across multiple benchmarks of the OpenOOD framework, especially pronounced in difficult settings in which OOD samples are positioned close to the training set distribution. We support our findings with theoretical motivations and empirical observations, and run extensive ablations to provide insights into why WeiPer works.
• Abstract（参考訳）: 画像データにおけるオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出の最近の進歩は、事前訓練されたニューラルネットワーク分類器が、OODデータからイン・ディストリビューション(ID)を適切に分離できることを示し、モデル自体のクラス識別能力を活用している。 直接ロジット情報を使用する方法や、モデルの垂直層アクティベーションを処理する方法が提案されている。 WeiPer"では、最後の完全に接続された層にクラスプロジェクションの摂動を導入し、入力のよりリッチな表現を生成します。 この簡単な手法により,様々な手法のOOD検出性能が向上し,拡張されたWeiPer空間の特性を利用した距離ベース手法を提案する。 我々は,OpenOODフレームワークの複数のベンチマーク,特にOODサンプルがトレーニングセット分布に近い位置にある困難な環境で,最先端のOOD検出結果を実現する。 理論的モチベーションと経験的観察で得られた知見をサポートし,WeiPerがなぜ機能するのかについての知見を提供するために,広範囲にわたる検証を実施している。

関連論文リスト

• Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models? [56.03404530594071]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクト検出は、オープンセットのOODデータがないため、難しい課題である。 テキストから画像への生成モデルの最近の進歩に触発されて,大規模オープンセットデータを用いて訓練された生成モデルがOODサンプルを合成する可能性について検討した。 SyncOODは,大規模基盤モデルの能力を活用するシンプルなデータキュレーション手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T17:28:22Z)
• FlowCon: Out-of-Distribution Detection using Flow-Based Contrastive Learning [0.0]
  我々は新しい密度に基づくOOD検出技術であるtextitFlowConを紹介する。 我々の主な革新は、正規化フローの特性と教師付きコントラスト学習を効率的に組み合わせることである。 経験的評価は、一般的な視覚データセットにまたがる手法の性能向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T20:33:56Z)
• EAT: Towards Long-Tailed Out-of-Distribution Detection [55.380390767978554]
  本稿では,長い尾を持つOOD検出の課題に対処する。 主な困難は、尾クラスに属するサンプルとOODデータを区別することである。 本稿では,(1)複数の禁制クラスを導入して分布内クラス空間を拡大すること,(2)コンテキストリッチなOODデータに画像をオーバーレイすることでコンテキスト限定のテールクラスを拡大すること,の2つの簡単な考え方を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:47:13Z)
• Scaling for Training Time and Post-hoc Out-of-distribution Detection Enhancement [41.650761556671775]
  本稿では,最近の最先端のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出手法に関する知見と分析を行う。 我々は,活性化拡大がOOD検出に有害な影響を及ぼす一方で,活性化スケーリングが促進されることを実証した。 OpenOOD v1.5 ImageNet-1Kベンチマークで、AUROCスコアは、近OODでは+1.85%、遠OODデータセットでは+0.74%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T02:10:54Z)
• From Global to Local: Multi-scale Out-of-distribution Detection [129.37607313927458]
  アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション(ID)トレーニングプロセス中にラベルが見られない未知のデータを検出することを目的としている。 近年の表現学習の進歩により,距離に基づくOOD検出がもたらされる。 グローバルな視覚情報と局所的な情報の両方を活用する第1のフレームワークであるマルチスケールOOD検出(MODE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T11:56:25Z)
• Rethinking Out-of-distribution (OOD) Detection: Masked Image Modeling is All You Need [52.88953913542445]
  簡単な再構築手法を用いることで,OOD検出の性能が大幅に向上する可能性が示唆された。 我々は、OOD検出フレームワーク(MOOD)のプリテキストタスクとして、マスケ画像モデリング(Masked Image Modeling)を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T08:24:41Z)
• Enhancing Out-of-Distribution Detection in Natural Language Understanding via Implicit Layer Ensemble [22.643719584452455]
  out-of-distribution (OOD) 検出は、意図したデータ分布からoutlierを識別することを目的としている。 本研究では,中間機能に階層化表現の学習を促すコントラスト学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 私たちのアプローチは他の作業よりもはるかに効果的です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T06:05:58Z)
• Pseudo-OOD training for robust language models [78.15712542481859]
  OOD検出は、あらゆる産業規模のアプリケーションに対する信頼性の高い機械学習モデルの鍵となるコンポーネントである。 In-distribution(IND)データを用いて擬似OODサンプルを生成するPOORE-POORE-POSthoc pseudo-Ood Regularizationを提案する。 我々は3つの現実世界の対話システムに関する枠組みを広く評価し、OOD検出における新たな最先端技術を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T14:32:02Z)
• Igeood: An Information Geometry Approach to Out-of-Distribution Detection [35.04325145919005]
  Igeoodは, オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルを効果的に検出する手法である。 Igeoodは任意のトレーニング済みニューラルネットワークに適用され、機械学習モデルにさまざまなアクセス権を持つ。 Igeoodは、さまざまなネットワークアーキテクチャやデータセットにおいて、競合する最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T11:26:35Z)
• Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
  セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。 私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。 3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:09:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。