När neurala nätverk bearbetar bilder som inte liknar den distribution som ses under utbildningen, så kallade out-of-distribution bilder, gör de ofta felaktiga förutsägelser, och gör det alltför säkert. Förmågan att upptäcka bilder utanför distributionen är därför avgörande för många verkliga tillämpningar. Vi skiljer ut-of-distribution detektering mellan nya upptäckt - bilder av klasser som inte är i utbildning uppsättningen men är relaterade till dessa-, och anomali detektering - bilder med klasser som inte är relaterade till utbildningen uppsättningen. Med relaterade menar vi att de innehåller samma typ av objekt, som siffror i MNIST och SVHN. De flesta befintliga arbeten har fokuserat på att upptäcka anomalier, och har tagit itu med detta problem med tanke på nätverk utbildade med korsentropi förlust. Annorlunda från dem, föreslår vi att använda metrisk inlärning som inte har nackdelen av softmax skiktet (hädanefter till korsentropi metoder), som tvingar nätverket att dela sin förutsägelse makt över de lärda klasserna. Vi utför omfattande experiment och utvärderar både nyhets- och anomalidetektering, även i en relevant applikation såsom trafikteckenigenkänning, vilket ger jämförbara eller bättre resultat än tidigare arbeten.
I själva verket fokuserar arbetet i REF på out-of-distribution för vårt användningsfall, dvs. igenkänning av trafiktecken.
Metric Learning for Novelty and Anomaly Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}