論文の概要: What If the Input is Expanded in OOD Detection?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18472v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 01:28:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:59.217320
• Title: What If the Input is Expanded in OOD Detection?
• Title（参考訳）: OOD検出で入力が拡張されたら?
• Authors: Boxuan Zhang, Jianing Zhu, Zengmao Wang, Tongliang Liu, Bo Du, Bo Han,
• Abstract要約: Out-of-distriion (OOD) 検出は未知のクラスからのOOD入力を特定することを目的としている。 In-distriion(ID)データと区別するために,様々なスコアリング関数を提案する。 入力空間に異なる共通の汚職を用いるという、新しい視点を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.37433624869857
• License:
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection aims to identify OOD inputs from unknown classes, which is important for the reliable deployment of machine learning models in the open world. Various scoring functions are proposed to distinguish it from in-distribution (ID) data. However, existing methods generally focus on excavating the discriminative information from a single input, which implicitly limits its representation dimension. In this work, we introduce a novel perspective, i.e., employing different common corruptions on the input space, to expand that. We reveal an interesting phenomenon termed confidence mutation, where the confidence of OOD data can decrease significantly under the corruptions, while the ID data shows a higher confidence expectation considering the resistance of semantic features. Based on that, we formalize a new scoring method, namely, Confidence aVerage (CoVer), which can capture the dynamic differences by simply averaging the scores obtained from different corrupted inputs and the original ones, making the OOD and ID distributions more separable in detection tasks. Extensive experiments and analyses have been conducted to understand and verify the effectiveness of CoVer. The code is publicly available at: https://github.com/tmlr-group/CoVer.
• Abstract（参考訳）: Out-of-distriion(OOD)検出は、未知のクラスからのOOD入力を特定することを目的としている。 In-distriion(ID)データと区別するために,様々なスコアリング関数を提案する。 しかし、既存の手法は一般に単一の入力から識別情報を抽出することに重点を置いており、それはその表現次元を暗黙的に制限している。 本研究では、入力空間に異なる共通の汚職を生かした新しい視点を導入し、それを拡大する。 我々は, OODデータの信頼性が, 汚損時に著しく低下しうる, セマンティックな特徴の抵抗性を考慮して, 高い信頼感を示す, 信頼突然変異と呼ばれる興味深い現象を明らかにした。 そこで我々は,異なる入力と元の入力から得られたスコアを単純に平均化することで,動的差異を捉えることのできる新しいスコアリング手法であるConfidence aVerage(CoVer)を定式化し,OODとIDの分布を検出タスクにおいてより分離しやすくする。 CoVerの有効性を理解し検証するために、大規模な実験と分析が行われた。 コードは、https://github.com/tmlr-group/CoVer.comで公開されている。

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