論文の概要: Quantum Conflict Measurement in Decision Making for Out-of-Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06516v1
• Date: Sat, 10 May 2025 05:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.880953
• Title: Quantum Conflict Measurement in Decision Making 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意思決定における量子衝突測定
• Authors: Yilin Dong, Tianyun Zhu, Xinde Li, Jean Dezert, Rigui Zhou, Changming Zhu, Lei Cao, Shuzhi Sam Ge,
• Abstract要約: 本研究は、意思決定における2つのQMF間の競合を測定する量子競合指標(QCI)を提案する。 次に、コンフリクト融合法にQCIを適用し、その性能をいくつかの一般的な融合法と比較する。 実験結果から,提案手法はいくつかの最先端のOOD検出手法に対して,OOD性能を向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.54546476261618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Dempster-Shafer Theory (QDST) uses quantum interference effects to derive a quantum mass function (QMF) as a fuzzy metric type from information obtained from various data sources. In addition, QDST uses quantum parallel computing to speed up computation. Nevertheless, the effective management of conflicts between multiple QMFs in QDST is a challenging question. This work aims to address this problem by proposing a Quantum Conflict Indicator (QCI) that measures the conflict between two QMFs in decision-making. Then, the properties of the QCI are carefully investigated. The obtained results validate its compliance with desirable conflict measurement properties such as non-negativity, symmetry, boundedness, extreme consistency and insensitivity to refinement. We then apply the proposed QCI in conflict fusion methods and compare its performance with several commonly used fusion approaches. This comparison demonstrates the superiority of the QCI-based conflict fusion method. Moreover, the Class Description Domain Space (C-DDS) and its optimized version, C-DDS+ by utilizing the QCI-based fusion method, are proposed to address the Out-of-Distribution (OOD) detection task. The experimental results show that the proposed approach gives better OOD performance with respect to several state-of-the-art baseline OOD detection methods. Specifically, it achieves an average increase in Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) of 1.2% and a corresponding average decrease in False Positive Rate at 95% True Negative Rate (FPR95) of 5.4% compared to the optimal baseline method.
• Abstract（参考訳）: 量子デプスター・シェーファー理論(QDST)は、様々なデータソースから得られる情報からファジィ計量として量子質量関数(QMF)を導出するために量子干渉効果を用いる。 さらに、QDSTは量子並列計算を使用して計算を高速化する。 しかし、QDSTにおける複数のQMF間の競合の効果的な管理は難しい問題である。 本研究の目的は、意思決定における2つのQMF間の衝突を測定する量子競合指標(QCI)を提案することである。 次に,QCIの特性を慎重に検討した。 その結果, 非負性性, 対称性, 有界性, 極端な一貫性, 不感度など, 望ましい競合測定特性の適合性が確認された。 次に、提案したQCIをコンフリクト融合法に適用し、その性能をいくつかの一般的な融合法と比較する。 この比較は、QCIに基づく競合融合法の優位性を示す。 さらに,クラス記述領域空間(C-DDS)とその最適化されたバージョンであるC-DDS+を,QCIベースの融合法を用いて提案し,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出タスクに対処する。 実験結果から,提案手法はいくつかの最先端のOOD検出手法に対して,OOD性能を向上することが示された。 具体的には、受信者動作特性曲線(AUC)における面積の平均増加率を1.2%とし、対応する偽陽性率を95%正負率(FPR95)で5.4%減少させる。

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