Abstrakt. Eftersom djupinlärningsmetoder utgör en kritisk del i kommersiellt viktiga tillämpningar såsom autonom körning och medicinsk diagnostik, är det viktigt att tillförlitligt upptäcka out-of-distribution (OOD) ingångar vid användning av dessa algoritmer. I detta arbete föreslår vi en OOD-detektionsalgoritm som består av en ensemble av klassificerare. Vi utbildar varje klassificerare på ett självövervakat sätt genom att utelämna en slumpmässig delmängd av träningsdata som OOD-data och resten som in-distributionsdata (ID). Vi föreslår en ny marginalbaserad förlust jämfört med softmax-utgången som syftar till att upprätthålla minst en marginal m mellan den genomsnittliga entropin i OOD och i distributionsprover. I samband med standardcross-entropy förlust, minimerar vi den nya förlusten för att träna en ensemble av klassificerare. Vi föreslår också en ny metod för att kombinera resultaten av ensemblen av klassificerare för att få OOD detektion poäng och klass förutsägelse. Sammantaget överträffar vår metod övertygande Hendrycks et al. [7] och den nuvarande toppmoderna ODIN [13] på flera referensvärden för upptäckt av OD.
Vyas m.fl. tränade en ensemble av klassiatorer på olika partitioner av utbildningen som att förutsäga den andra partitionen som OOD och använde sitt godkännande av OOD poäng under utvärdering REF.
Out-of-Distribution Detection Using an Ensemble of Self Supervised Leave-out Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}