論文の概要: Introducing 'Inside' Out of Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04534v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 14:22:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 13:10:54.664208
• Title: Introducing 'Inside' Out of Distribution
• Title（参考訳）: インサイド」の流通導入
• Authors: Teddy Lazebnik,
• Abstract要約: 本研究は、OODを内外ケースに分割できることを示すことによって、OODに関する新しい視点を紹介する。 分析の結果,OODの内面プロファイルの違いは,MLモデルの性能低下につながることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Detecting and understanding out-of-distribution (OOD) samples is crucial in machine learning (ML) to ensure reliable model performance. Current OOD studies, in general, and in the context of ML, in particular, primarily focus on extrapolatory OOD (outside), neglecting potential cases of interpolatory OOD (inside). This study introduces a novel perspective on OOD by suggesting OOD can be divided into inside and outside cases. In addition, following this framework, we examine the inside-outside OOD profiles of datasets and their impact on ML model performance. Our analysis shows that different inside-outside OOD profiles lead to nuanced declines in ML model performance, highlighting the importance of distinguishing between these two cases for developing effective counter-OOD methods.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高いモデル性能を保証するため、機械学習(ML)においてOOD(out-of-distriion)サンプルの検出と理解が不可欠である。 現在のOOD研究は、一般的に、特にMLの文脈において、主に補間OOD(外部)に焦点を当て、補間OOD(内)の潜在的なケースを無視している。 本研究は、OODを内外ケースに分割できることを示すことによって、OODに関する新しい視点を紹介する。 さらに,本フレームワークに従えば,データセットの外部OODプロファイルとそのMLモデル性能への影響について検討する。 分析の結果,OODの内面プロファイルの違いがMLモデルの性能低下を招き,これらの2つのケースを区別して効果的な対OD法を開発することの重要性が示唆された。

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