論文の概要: Envisioning Outlier Exposure by Large Language Models for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00806v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 17:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:16:50.571238
• Title: Envisioning Outlier Exposure by Large Language Models for Out-of-Distribution Detection
• Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション検出のための大規模言語モデルによるアウトレイラ露光の予測
• Authors: Chentao Cao, Zhun Zhong, Zhanke Zhou, Yang Liu, Tongliang Liu, Bo Han,
• Abstract要約: オープンワールドシナリオに機械学習モデルをデプロイする場合、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルは不可欠である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の専門知識と推論能力を活用して,この制約に対処することを提案する。 EOEは、遠、近、きめ細かいOOD検出など、さまざまなタスクに一般化することができる。 EOEは様々なOODタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ImageNet-1Kデータセットに効果的にスケールできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.93411099797308
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting out-of-distribution (OOD) samples is essential when deploying machine learning models in open-world scenarios. Zero-shot OOD detection, requiring no training on in-distribution (ID) data, has been possible with the advent of vision-language models like CLIP. Existing methods build a text-based classifier with only closed-set labels. However, this largely restricts the inherent capability of CLIP to recognize samples from large and open label space. In this paper, we propose to tackle this constraint by leveraging the expert knowledge and reasoning capability of large language models (LLM) to Envision potential Outlier Exposure, termed EOE, without access to any actual OOD data. Owing to better adaptation to open-world scenarios, EOE can be generalized to different tasks, including far, near, and fine-grained OOD detection. Technically, we design (1) LLM prompts based on visual similarity to generate potential outlier class labels specialized for OOD detection, as well as (2) a new score function based on potential outlier penalty to distinguish hard OOD samples effectively. Empirically, EOE achieves state-of-the-art performance across different OOD tasks and can be effectively scaled to the ImageNet-1K dataset. The code is publicly available at: https://github.com/tmlr-group/EOE.
• Abstract（参考訳）: オープンワールドシナリオに機械学習モデルをデプロイする際には、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルの検出が不可欠だ。 ゼロショットOOD検出は、CLIPのようなビジョン言語モデルの出現により、ID(In-distriion)データのトレーニングを必要としない。 既存のメソッドは、クローズドセットラベルのみを持つテキストベースの分類器を構築する。 しかし、これはCLIPが大規模でオープンなラベル空間からサンプルを認識する能力に大きく制限されている。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の専門知識と推論能力を活用して,実際のOODデータにアクセスすることなく,EOEと呼ばれる潜在的な外部被曝を予測し,この制約に対処することを提案する。 オープンワールドシナリオへの適応性の向上により、EOEは、遠く、近く、きめ細かいOOD検出など、さまざまなタスクに一般化することができる。 技術的には, (1) LLMプロンプトは視覚的類似性に基づいて, OOD検出に特化している可能性のあるアウトリーチクラスラベルを生成するとともに, (2) ハードなOODサンプルを効果的に識別するために, 潜在的なアウトリーチペナルティに基づく新たなスコア関数を設計する。 実証的には、EOEは異なるOODタスク間で最先端のパフォーマンスを達成し、ImageNet-1Kデータセットに効果的にスケールすることができる。 コードは、https://github.com/tmlr-group/EOEで公開されている。

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