論文の概要: Advancing Out-of-Distribution Detection via Local Neuroplasticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15833v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 11:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:59:05.239803
• Title: Advancing Out-of-Distribution Detection via Local Neuroplasticity
• Title（参考訳）: 局所神経可塑性によるアウト・オブ・ディストリビューション検出の促進
• Authors: Alessandro Canevaro, Julian Schmidt, Mohammad Sajad Marvi, Hang Yu, Georg Martius, Julian Jordan,
• Abstract要約: 本稿では,コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の局所神経可塑性特性を利用した新しいOOD検出法を提案する。 本手法は,トレーニング対象のカンの活性化パターンとトレーニング対象のOOD検出パターンを比較した。 画像および医用領域のベンチマークに対するアプローチを検証し、最先端技術と比較して優れた性能と堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.53625435889467
• License:
• Abstract: In the domain of machine learning, the assumption that training and test data share the same distribution is often violated in real-world scenarios, requiring effective out-of-distribution (OOD) detection. This paper presents a novel OOD detection method that leverages the unique local neuroplasticity property of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). Unlike traditional multilayer perceptrons, KANs exhibit local plasticity, allowing them to preserve learned information while adapting to new tasks. Our method compares the activation patterns of a trained KAN against its untrained counterpart to detect OOD samples. We validate our approach on benchmarks from image and medical domains, demonstrating superior performance and robustness compared to state-of-the-art techniques. These results underscore the potential of KANs in enhancing the reliability of machine learning systems in diverse environments.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野では、トレーニングデータとテストデータが同じ分布を共有しているという仮定は、現実のシナリオではしばしば破られ、効果的なアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出を必要とする。 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の局所神経可塑性特性を利用した新しいOOD検出法を提案する。 従来の多層パーセプトロンとは異なり、カンは局所的な可塑性を示し、新しいタスクに適応しながら学習した情報を保存できる。 本手法は,トレーニング対象のカンの活性化パターンとトレーニング対象のOOD検出パターンを比較した。 画像および医用領域のベンチマークに対するアプローチを検証し、最先端技術と比較して優れた性能と堅牢性を示す。 これらの結果は,各種環境における機械学習システムの信頼性向上におけるkansの可能性を明らかにするものである。

関連論文リスト

• Toward a Realistic Benchmark for Out-of-Distribution Detection [3.8038269045375515]
  我々は ImageNet と Places365 に基づく OOD 検出のための総合ベンチマークを導入する。 様々な特性を持つベンチマークを生成するために、どのクラスを配布中と考えるべきかを決定するために、いくつかのテクニックが使える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T11:29:43Z)
• Unleashing Mask: Explore the Intrinsic Out-of-Distribution Detection Capability [70.72426887518517]
  Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイする際に、セキュアAIの必須の側面である。 本稿では,IDデータを用いた学習モデルのOOD識別能力を復元する新しい手法であるUnleashing Maskを提案する。 本手法では, マスクを用いて記憶した非定型サンプルを抽出し, モデルを微調整するか, 導入したマスクでプルーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T14:23:34Z)
• Energy-based Out-of-Distribution Detection for Graph Neural Networks [76.0242218180483]
  我々は,GNNSafeと呼ばれるグラフ上での学習のための,シンプルで強力で効率的なOOD検出モデルを提案する。 GNNSafeは、最先端技術に対するAUROCの改善を最大17.0%で達成しており、そのような未開発領域では単純だが強力なベースラインとして機能する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T16:38:43Z)
• WeShort: Out-of-distribution Detection With Weak Shortcut structure [0.0]
  我々は,OODデータに対するニューラルネットワークの過信を低減するために,シンプルで効果的なポストホック手法WeShortを提案する。 提案手法はOOD検出の異なるスコアと互換性があり,ネットワークの異なるアーキテクチャによく対応できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T07:59:10Z)
• Breaking Down Out-of-Distribution Detection: Many Methods Based on OOD Training Data Estimate a Combination of the Same Core Quantities [104.02531442035483]
  本研究の目的は,OOD検出手法の暗黙的なスコアリング機能を識別すると同時に,共通の目的を認識することである。 内分布と外分布の2値差はOOD検出問題のいくつかの異なる定式化と等価であることを示す。 また, 外乱露光で使用される信頼損失は, 理論上最適のスコアリング関数と非自明な方法で異なる暗黙的なスコアリング関数を持つことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T16:32:49Z)
• Igeood: An Information Geometry Approach to Out-of-Distribution Detection [35.04325145919005]
  Igeoodは, オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルを効果的に検出する手法である。 Igeoodは任意のトレーニング済みニューラルネットワークに適用され、機械学習モデルにさまざまなアクセス権を持つ。 Igeoodは、さまざまなネットワークアーキテクチャやデータセットにおいて、競合する最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T11:26:35Z)
• ReAct: Out-of-distribution Detection With Rectified Activations [20.792140933660075]
  オフ・オブ・ディストリビューション (OOD) 検出は, 実用的重要性から近年注目されている。 主な課題の1つは、モデルがしばしばOODデータに対して高い信頼性の予測を生成することである。 我々は,OODデータに対するモデル過信を低減するためのシンプルで効果的な手法であるReActを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T21:02:07Z)
• Natural Attribute-based Shift Detection [26.093019230426442]
  視覚、言語、医療において、トレーニングディストリビューションとは異なる分布からのサンプルの予測不可能な振る舞いは、デプロイメントにおいて深刻な問題を引き起こします。 ニューラルネットワークベースの分類器の信頼性を高めるために、我々は新しいタスク、自然属性ベースのシフト(NAS)検出を定義する。 既存のデータセットに存在する自然な属性を用いて、NAS検出のための視覚、言語、医療のベンチマークデータセットを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T13:15:59Z)
• Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
  セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。 私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。 3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:09:56Z)
• Robust Out-of-distribution Detection for Neural Networks [51.19164318924997]
  既存の検出機構は, 分布内およびOOD入力の評価において, 極めて脆弱であることを示す。 ALOE と呼ばれる実効性のあるアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,逆向きに構築された逆数と外数の両方の例にモデルを公開することにより,堅牢なトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-21T17:46:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。