論文の概要: SeTAR: Out-of-Distribution Detection with Selective Low-Rank Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12629v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 08:44:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:47.246462
• Title: SeTAR: Out-of-Distribution Detection with Selective Low-Rank Approximation
• Title（参考訳）: SeTAR:選択的低ランク近似によるアウト・オブ・ディストリビューション検出
• Authors: Yixia Li, Boya Xiong, Guanhua Chen, Yun Chen,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの安全なデプロイには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠だ。 トレーニング不要なOOD検出手法であるSeTARを提案する。 SeTARは、単純なグリーディ探索アルゴリズムを用いて、モデルの重量行列のポストホックな修正によるOOD検出を強化する。 私たちの研究は、OOD検出のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供し、この分野で新しい最先端を設定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.590633742488972
• License:
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is crucial for the safe deployment of neural networks. Existing CLIP-based approaches perform OOD detection by devising novel scoring functions or sophisticated fine-tuning methods. In this work, we propose SeTAR, a novel, training-free OOD detection method that leverages selective low-rank approximation of weight matrices in vision-language and vision-only models. SeTAR enhances OOD detection via post-hoc modification of the model's weight matrices using a simple greedy search algorithm. Based on SeTAR, we further propose SeTAR+FT, a fine-tuning extension optimizing model performance for OOD detection tasks. Extensive evaluations on ImageNet1K and Pascal-VOC benchmarks show SeTAR's superior performance, reducing the relatively false positive rate by up to 18.95% and 36.80% compared to zero-shot and fine-tuning baselines. Ablation studies further validate SeTAR's effectiveness, robustness, and generalizability across different model backbones. Our work offers a scalable, efficient solution for OOD detection, setting a new state-of-the-art in this area.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの安全なデプロイには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠だ。 既存のCLIPベースのアプローチでは、新しいスコアリング機能や洗練された微調整方法を考案してOOD検出を行う。 本研究では,視覚言語および視覚のみのモデルにおける重み行列の選択的低ランク近似を利用する,新しいトレーニング不要なOOD検出手法であるSeTARを提案する。 SeTARは、単純な欲求探索アルゴリズムを用いて、モデルの重量行列のポストホックな修正によるOOD検出を強化する。 さらに,SETARに基づいて,OOD検出タスクのモデル性能を最適化する細調整拡張であるSeTAR+FTを提案する。 ImageNet1KとPascal-VOCベンチマークの大規模な評価は、SeTARの優れた性能を示し、ゼロショットや微調整のベースラインと比較して、比較的偽陽性率を最大18.95%、36.80%削減した。 アブレーション研究は、異なるモデルバックボーン間のSeTARの有効性、堅牢性、一般化可能性をさらに検証している。 私たちの研究は、OOD検出のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供し、この分野で新しい最先端を設定します。

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