論文の概要: Can Dense Connectivity Benefit Outlier Detection? An Odyssey with NAS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01975v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 05:19:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 17:50:34.225515
• Title: Can Dense Connectivity Benefit Outlier Detection? An Odyssey with NAS
• Title（参考訳）: ディエンス接続性はアウトレーヤ検出に相応しいか? : NASとのオデュッセイ
• Authors: Hao Fu, Tunhou Zhang, Hai Li, Yiran Chen,
• Abstract要約: 我々は、外乱検出器のDense Connectivity Search(DCSOD)という新しいパラダイムを提案する。 ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を用いた近OOD検出タスクにおけるCNNアーキテクチャの密結合性の自動探索 我々は,広く使用されているアーキテクチャや以前のNASベースラインに対して,DCSODが優れた性能を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.367958488787107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Out-of-Distribution (OOD) Detection is the driving force behind safe and reliable deployment of Convolutional Neural Networks (CNNs) in real world applications. However, existing studies focus on OOD detection through confidence score and deep generative model-based methods, without considering the impact of DNN structures, especially dense connectivity in architecture fabrications. In addition, existing outlier detection approaches exhibit high variance in generalization performance, lacking stability and confidence in evaluating and ranking different outlier detectors. In this work, we propose a novel paradigm, Dense Connectivity Search of Outlier Detector (DCSOD), that automatically explore the dense connectivity of CNN architectures on near-OOD detection task using Neural Architecture Search (NAS). We introduce a hierarchical search space containing versatile convolution operators and dense connectivity, allowing a flexible exploration of CNN architectures with diverse connectivity patterns. To improve the quality of evaluation on OOD detection during search, we propose evolving distillation based on our multi-view feature learning explanation. Evolving distillation stabilizes training for OOD detection evaluation, thus improves the quality of search. We thoroughly examine DCSOD on CIFAR benchmarks under OOD detection protocol. Experimental results show that DCSOD achieve remarkable performance over widely used architectures and previous NAS baselines. Notably, DCSOD achieves state-of-the-art (SOTA) performance on CIFAR benchmark, with AUROC improvement of $\sim$1.0%.
• Abstract（参考訳）: 近年のOOD(Out-of-Distribution)検出の進歩は,CNN(Convolutional Neural Networks)を現実世界のアプリケーションに安全かつ信頼性の高い展開の原動力となっている。 しかし、既存の研究では、DNN構造の影響を考慮せずに、信頼性スコアと深部生成モデルに基づくOOD検出に焦点を当てている。 さらに、既存の異常検出手法は、一般化性能に高いばらつきを示し、異なる異常検出器の評価とランク付けに安定性と信頼性が欠如している。 本研究では,ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)を用いた近OOD検出タスクにおいて,CNNアーキテクチャの密接な接続性を自動的に探索する,Dense Connectivity Search of Outlier Detector(DCSOD)を提案する。 汎用な畳み込み演算子と高密度接続を含む階層型探索空間を導入し,多様な接続パターンを持つCNNアーキテクチャの柔軟な探索を可能にする。 探索中のOOD検出における評価の質を向上させるため,多視点特徴学習説明に基づく蒸留の進化を提案する。 蒸留の進化はOOD検出評価の訓練を安定化させ,探索の質を向上させる。 OOD検出プロトコルを用いてCIFARベンチマークのDCSODを徹底的に検討する。 実験の結果,DCSODは広く使用されているアーキテクチャや以前のNASベースラインよりも優れた性能を示した。 特に、DCSODはCIFARベンチマーク上での最先端(SOTA)性能を達成し、AUROCは$\sim$1.0%改善した。

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