論文の概要: FlowCon: Out-of-Distribution Detection using Flow-Based Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03489v1
- Date: Wed, 3 Jul 2024 20:33:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:51:01.612458
- Title: FlowCon: Out-of-Distribution Detection using Flow-Based Contrastive Learning
- Title（参考訳）: FlowCon:フローベースコントラスト学習を用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出
- Authors: Saandeep Aathreya, Shaun Canavan,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying Out-of-distribution (OOD) data is becoming increasingly critical as the real-world applications of deep learning methods expand. Post-hoc methods modify softmax scores fine-tuned on outlier data or leverage intermediate feature layers to identify distinctive patterns between In-Distribution (ID) and OOD samples. Other methods focus on employing diverse OOD samples to learn discrepancies between ID and OOD. These techniques, however, are typically dependent on the quality of the outlier samples assumed. Density-based methods explicitly model class-conditioned distributions but this requires long training time or retraining the classifier. To tackle these issues, we introduce \textit{FlowCon}, a new density-based OOD detection technique. Our main innovation lies in efficiently combining the properties of normalizing flow with supervised contrastive learning, ensuring robust representation learning with tractable density estimation. Empirical evaluation shows the enhanced performance of our method across common vision datasets such as CIFAR-10 and CIFAR-100 pretrained on ResNet18 and WideResNet classifiers. We also perform quantitative analysis using likelihood plots and qualitative visualization using UMAP embeddings and demonstrate the robustness of the proposed method under various OOD contexts. Code will be open-sourced post decision.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング手法の現実的な応用が拡大するにつれて、OOD(Out-of-distriion)データの特定がますます重要になっている。
ポストホック法では、オフレイアデータに微調整されたソフトマックススコアを変更したり、中間特徴層を活用して、In-Distribution(ID)とOODサンプルの識別を行う。
他の方法は多様なOODサンプルを用いてIDとOODの相違を学習することに焦点を当てている。
しかしながら、これらの手法は典型的には、想定される外れ値のサンプルの品質に依存する。
密度ベースのメソッドは明示的にクラス条件の分布をモデル化するが、これは長いトレーニング時間や分類器の再訓練を必要とする。
これらの問題に対処するために、新しい密度に基づくOOD検出技術である \textit{FlowCon} を導入する。
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り、堅牢な表現学習とトラクタブル密度推定を確実にすることである。
ResNet18 や WideResNet の分類器で事前訓練した CIFAR-10 や CIFAR-100 などの共通ビジョンデータセットに対して,本手法の有効性を実証的に評価した。
また、UMAP埋め込みを用いた確率プロットと定性的可視化を用いて定量的解析を行い、様々なOODコンテキスト下で提案手法のロバスト性を示す。
コードは、決定後、オープンソース化される。
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