Sannolikhet för en generativ modell är en naturlig statistik för att upptäcka out-ofdistribution (OoD) prover. Generativa modeller har dock visat sig ge större sannolikhet för OoD-prover jämfört med dem från utbildningsdistributionen, vilket förhindrar enkla tröskelbaserade detektionsregler. Vi visar att OoD upptäckt misslyckas även när man använder mer sofistikerad statistik baserad på sannolikheten för enskilda prover. För att ta itu med dessa frågor, föreslår vi en ny metod som utnyttjar batch normalisering. Vi hävdar att batch normalisering för generativa modeller utmanar den traditionella i.i.d. Dataantagande och ändringar av det motsvarande målet med maximal sannolikhet. Baserat på denna insikt, föreslår vi att utnyttja in-batch beroenden för OoD upptäckt. Empiriska resultat tyder på att detta leder till mer robust detektering för högdimensionella bilder.
REF föreslår en ny metod för OOD-detektion som utnyttjar batchnormalisering.
Unsupervised Out-of-Distribution Detection with Batch Normalization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}