論文の概要: MADOD: Generalizing OOD Detection to Unseen Domains via G-Invariance Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02444v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 17:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:01:29.821177
• Title: MADOD: Generalizing OOD Detection to Unseen Domains via G-Invariance Meta-Learning
• Title（参考訳）: MADOD:G-不変メタラーニングによる未確認領域へのOOD検出の一般化
• Authors: Haoliang Wang, Chen Zhao, Feng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,メタ学習型Across Domain Out-of-Distribution Detection (MADOD)を紹介した。 タスク構築において重要な革新は、各メタ学習タスク内で、分散クラスを擬似OODとしてランダムに指定することである。 実世界のデータセットと合成データセットの実験により、MADODは目に見えない領域を横断するセマンティックOOD検出において優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.38552112657656
• License:
• Abstract: Real-world machine learning applications often face simultaneous covariate and semantic shifts, challenging traditional domain generalization and out-of-distribution (OOD) detection methods. We introduce Meta-learned Across Domain Out-of-distribution Detection (MADOD), a novel framework designed to address both shifts concurrently. MADOD leverages meta-learning and G-invariance to enhance model generalizability and OOD detection in unseen domains. Our key innovation lies in task construction: we randomly designate in-distribution classes as pseudo-OODs within each meta-learning task, simulating OOD scenarios using existing data. This approach, combined with energy-based regularization, enables the learning of robust, domain-invariant features while calibrating decision boundaries for effective OOD detection. Operating in a test domain-agnostic setting, MADOD eliminates the need for adaptation during inference, making it suitable for scenarios where test data is unavailable. Extensive experiments on real-world and synthetic datasets demonstrate MADOD's superior performance in semantic OOD detection across unseen domains, achieving an AUPR improvement of 8.48% to 20.81%, while maintaining competitive in-distribution classification accuracy, representing a significant advancement in handling both covariate and semantic shifts.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の機械学習アプリケーションは、しばしば共変量とセマンティックシフトに直面し、従来のドメインの一般化とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出手法に挑戦する。 本稿では,メタ学習型Across Domain Out-of-Distribution Detection (MADOD)を紹介した。 MADODはメタラーニングとG不変性を利用して、未知領域におけるモデル一般化性とOOD検出を強化する。 タスク構築において重要な革新は、各メタ学習タスク内で、分散クラスを擬似OODとしてランダムに指定し、既存のデータを使用してOODシナリオをシミュレートすることである。 このアプローチは、エネルギーベースの正規化と組み合わせて、効率的なOOD検出のための決定境界を校正しながら、堅牢でドメイン不変な特徴の学習を可能にする。 テストドメインに依存しない環境での運用では、MADODは推論中の適応の必要性を排除し、テストデータが利用できないシナリオに適している。 実世界のデータセットと合成データセットに関する大規模な実験は、MADODが未確認領域を横断するセマンティックOOD検出において優れた性能を示し、AUPRの改善8.48%から20.81%を達成し、競合する分布内分類の精度を維持しながら、共変量とセマンティックシフトの両方を扱う大きな進歩を示している。

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