論文の概要: EDGE: Unknown-aware Multi-label Learning by Energy Distribution Gap Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07499v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 15:34:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:20:53.487197
• Title: EDGE: Unknown-aware Multi-label Learning by Energy Distribution Gap Expansion
• Title（参考訳）: EDGE:エネルギー分配ギャップ拡大による未知のマルチラベル学習
• Authors: Yuchen Sun, Qianqian Xu, Zitai Wang, Zhiyong Yang, Junwei He,
• Abstract要約: Multi-label Out-Of-Distribution (OOD) 検出は,OOD サンプルを Multi-label In-Distribution (ID) サンプルから識別することを目的としている。 JointEnergyは、代表的なマルチラベルOOD推論基準である。 本研究では,不確実なエネルギー空間レイアウトを再構成する未知のマルチラベル学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.0234440617797
• License:
• Abstract: Multi-label Out-Of-Distribution (OOD) detection aims to discriminate the OOD samples from the multi-label In-Distribution (ID) ones. Compared with its multiclass counterpart, it is crucial to model the joint information among classes. To this end, JointEnergy, which is a representative multi-label OOD inference criterion, summarizes the logits of all the classes. However, we find that JointEnergy can produce an imbalance problem in OOD detection, especially when the model lacks enough discrimination ability. Specifically, we find that the samples only related to minority classes tend to be classified as OOD samples due to the ambiguous energy decision boundary. Besides, imbalanced multi-label learning methods, originally designed for ID ones, would not be suitable for OOD detection scenarios, even producing a serious negative transfer effect. In this paper, we resort to auxiliary outlier exposure (OE) and propose an unknown-aware multi-label learning framework to reshape the uncertainty energy space layout. In this framework, the energy score is separately optimized for tail ID samples and unknown samples, and the energy distribution gap between them is expanded, such that the tail ID samples can have a significantly larger energy score than the OOD ones. What's more, a simple yet effective measure is designed to select more informative OE datasets. Finally, comprehensive experimental results on multiple multi-label and OOD datasets reveal the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: Multi-label Out-Of-Distribution (OOD) 検出は,OOD サンプルを Multi-label In-Distribution (ID) サンプルから識別することを目的としている。 多クラスと比較して、クラス間でのジョイント情報をモデル化することが重要である。 この目的のために、複数ラベルのOOD推論基準であるJointEnergyは、すべてのクラスのロジットを要約する。 しかし、特にモデルに十分な識別能力がない場合、JointEnergyはOOD検出において不均衡な問題を生じさせる。 具体的には、マイノリティクラスのみに関連するサンプルは、曖昧なエネルギー決定境界のため、OODサンプルに分類される傾向にある。 さらに、元々IDのために設計された不均衡な多ラベル学習手法は、OOD検出シナリオには適せず、重大な負の伝達効果も生み出す。 本稿では、補助外周露光(OE)を活用し、不確実なエネルギー空間レイアウトを再構成する未知のマルチラベル学習フレームワークを提案する。 本フレームワークでは, テールID試料と未知試料にエネルギースコアを別々に最適化し, テールID試料と未知試料とのエネルギー分配ギャップを拡大し, テールID試料のエネルギースコアがOOD試料よりも大幅に大きいようにした。 さらに、より情報的なOEデータセットを選択するために、シンプルで効果的な尺度が設計されています。 最後に,複数ラベルおよびOODデータセットの総合的な実験結果から,提案手法の有効性を明らかにした。

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