Detektion av öppen kategori är problemet med att upptäcka "utomliggande" testfall som tillhör kategorier eller klasser som inte ingick i utbildningsuppgifterna. I många tillämpningar, tillförlitligt upptäcka sådana utlänningar är avgörande för att säkerställa säkerheten och noggrannheten av test uppsättning förutsägelser. Tyvärr finns det inga algoritmer som ger teoretiska garantier för deras förmåga att upptäcka utlänningar under allmänna antaganden. Dessutom, medan det finns algoritmer för öppen kategori detektion, finns det få empiriska resultat som direkt rapporterar främmande detektionshastigheter. Det finns således betydande teoretiska och empiriska luckor i vår förståelse av detektion av öppen kategori. I detta dokument tar vi ett steg mot att ta itu med denna klyfta genom att studera en enkel, men praktiskt relevant variant av detektion av öppen kategori. I vår miljö är vi försedda med en "ren" utbildning som endast innehåller målkategorier av intresse och en omärkt "kontaminerad" utbildning som innehåller en bråkdel α av främmande exempel. Under antagandet att vi vet en övre gräns på α, utvecklar vi en algoritm med PAC-liknande garantier på den främmande detektionshastigheten, samtidigt som vi strävar efter att minimera falska larm. Empiriska resultat på syntetiska och standardiserade referensdata visar de system där algoritmen kan vara effektiv och ge en baslinje för ytterligare framsteg.
Nyligen tillhandahåller REF teoretiska garantier för att upptäcka exempel utanför distributionen under antagandet att en lämpligt kraftfull anomalidetektor finns tillgänglig.
Open Category Detection with PAC Guarantees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}