Vi anser att problemet med att upptäcka ut-of-distribution exempel i neurala nätverk. Vi föreslår ODIN, en enkel och effektiv ut-of-distribution detektor för neurala nätverk, som inte kräver någon förändring till en förtränad modell. Vår metod bygger på observationen att genom att använda temperaturskalning och lägga till små perturbationer till inmatningen kan softmax score-fördelningarna av in- och out-of-distributionsprover separeras, vilket möjliggör effektivare detektion. Vi visar i en rad experiment att vårt tillvägagångssätt är kompatibelt med olika nätverksarkitekturer och datauppsättningar. Den överträffar konsekvent referensmetoden [1] med stor marginal och skapar ett nytt toppmodernt resultat för denna uppgift. Till exempel minskar ODIN den falska positiva frekvensen från utgångsvärdet 34,7 % till 4,3 % på DenseNet (tillämpas på CIFAR-10) när den verkliga positiva frekvensen är 95 %. Vi analyserar teoretiskt metoden och bevisar att prestandaförbättringar garanteras under milda förhållanden på bilddistributionerna.
Liang m.fl. REF föreslår ODIN, en ut-of-distribution detektor för neurala nätverk som inte kräver någon förändring till en förskolad modell.
Principled Detection of Out-of-Distribution Examples in Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}