論文の概要: CONCLAD: COntinuous Novel CLAss Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10473v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 01:41:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:00:33.640470
• Title: CONCLAD: COntinuous Novel CLAss Detector
• Title（参考訳）: CONCLAD:Continuous Novel CLAss Detector
• Authors: Amanda Rios, Ibrahima Ndiour, Parual Datta, Omesh Tickoo, Nilesh Ahuja,
• Abstract要約: 本稿では,展開後データにおける新規クラス検出の問題に対する包括的解決法を提案する。 我々は、既知のクラス(es)サンプルと新しいクラス(es)サンプルを区別するために、反復不確実性推定アルゴリズムを用いる。 私たちは受け入れ次第コードを公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.857367484128867
• License:
• Abstract: In the field of continual learning, relying on so-called oracles for novelty detection is commonplace albeit unrealistic. This paper introduces CONCLAD ("COntinuous Novel CLAss Detector"), a comprehensive solution to the under-explored problem of continual novel class detection in post-deployment data. At each new task, our approach employs an iterative uncertainty estimation algorithm to differentiate between known and novel class(es) samples, and to further discriminate between the different novel classes themselves. Samples predicted to be from a novel class with high-confidence are automatically pseudo-labeled and used to update our model. Simultaneously, a tiny supervision budget is used to iteratively query ambiguous novel class predictions, which are also used during update. Evaluation across multiple datasets, ablations and experimental settings demonstrate our method's effectiveness at separating novel and old class samples continuously. We will release our code upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 連続学習の分野では、ノベルティ検出のためのいわゆるオークルに頼ることは、非現実的であるにもかかわらず一般的である。 本稿では,ConCLAD(Continuous Novel CLAss Detector)について紹介する。 本手法では,各課題において,既知のクラスと新しいクラスを区別する反復的不確実性推定アルゴリズムを用いて,新しいクラスを識別する。 信頼度の高い新しいクラスのサンプルは自動的に擬似ラベル付けされ、モデルの更新に使用される。 同時に、更新時にも使用される曖昧な新しいクラス予測を反復的にクエリするために、小さな監督予算が使用される。 複数のデータセット、アブリケーション、実験的な設定で評価すると、新しいクラスと古いクラスを連続的に分離する手法の有効性が示される。 私たちは受け入れ次第コードを公開します。

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