論文の概要: Mining In-distribution Attributes in Outliers for Out-of-distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11466v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 05:47:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:19.642045
• Title: Mining In-distribution Attributes in Outliers for Out-of-distribution Detection
• Title（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューション検出のためのイン・ディストリビューション属性のマイニング
• Authors: Yutian Lei, Luping Ji, Pei Liu,
• Abstract要約: Out-of-Distribution (OOD) 検出は、現実のシナリオで信頼性の高い機械学習システムをデプロイするのに不可欠である。 本稿では,アウトレーヤ内における固有分布属性の合理的処理を容易にする,構造化されたマルチビュー・アウト・オブ・ディストリビューション検出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）: 5.1314912554605066
• License:
• Abstract: Out-of-distribution (OOD) detection is indispensable for deploying reliable machine learning systems in real-world scenarios. Recent works, using auxiliary outliers in training, have shown good potential. However, they seldom concern the intrinsic correlations between in-distribution (ID) and OOD data. In this work, we discover an obvious correlation that OOD data usually possesses significant ID attributes. These attributes should be factored into the training process, rather than blindly suppressed as in previous approaches. Based on this insight, we propose a structured multi-view-based out-of-distribution detection learning (MVOL) framework, which facilitates rational handling of the intrinsic in-distribution attributes in outliers. We provide theoretical insights on the effectiveness of MVOL for OOD detection. Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework to others. MVOL effectively utilizes both auxiliary OOD datasets and even wild datasets with noisy in-distribution data. Code is available at https://github.com/UESTC-nnLab/MVOL.
• Abstract（参考訳）: Out-of-Distribution (OOD) 検出は、現実のシナリオで信頼性の高い機械学習システムをデプロイするのに不可欠である。 最近の研究は、補助的なアウトリーチをトレーニングに用いて、大きな可能性を秘めている。 しかし, 内分布(ID)データとOODデータの間には, 内在的な相関関係がほとんどない。 本研究では,OODデータに通常有意なID属性があることを示す。 これらの属性は、以前のアプローチのように盲目的に抑制されるのではなく、トレーニングプロセスに分解されるべきである。 この知見に基づき、本研究では、外乱の固有分布属性の合理的処理を容易にする、構造化されたマルチビューに基づくアウト・オブ・ディストリビューション検出学習(MVOL)フレームワークを提案する。 OOD検出におけるMVOLの有効性に関する理論的知見を提供する。 大規模な実験は、我々のフレームワークが他よりも優れていることを示す。 MVOLは、補助的なOODデータセットと、ノイズの多い分散データを持つワイルドデータセットの両方を効果的に活用する。 コードはhttps://github.com/UESTC-nnLab/MVOLで入手できる。

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