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J-GLOBAL ID：202002244635937396   整理番号：20A1058029

Ks(Conf):その仕様の外側にあるmulticlassファイア分類器の軽量試験【JST・京大機械翻訳】

KS(conf): A Light-Weight Test if a Multiclass Classifier Operates Outside of Its Specifications

著者 (2件)： Sun Remy (ENS Rennes, Bruz, France) ,  Lampert Christoph H. (IST Austria, Klosterneuburg, Austria)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 128  号： 4  ページ： 970-995  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 与えられたマルチクラス分類器がその仕様の外側で動作するかどうかを自動的に検出する問題を研究した。すなわち,それが訓練されたものよりも異なる分布からの入力データに関するものである。このことは,分類器の予測の品質が,それが外れて動作するかどうかを保証できないため,実世界応用のための信頼できるコンピュータビジョンシステムを作成するために,道路上で解決するための重要な問題である。これまで提案されていない検出法は,単一入力レベルの決定を行う。しかし,これは低い偽陽性率と高い偽陰性率を同時に達成するのに不十分である。本研究では,統計的推論に基づいてKS(conf)と名付けた新しい手順を記述した。その主成分は,サンプルのバッチに対する予測された信頼値のセットに適用される古典的なKolmogorov-Smirnov試験である。単一試料の代わりにバッチによる作業は偽陽性率に負に影響することなく真の陽性率を増加させることを可能にし,それにより単一試料試験の重要な限界を克服する。種々の畳込みネットワークアーキテクチャを用いた広範な実験とKS(conf)が,他のテストが失敗する条件下でさえも,異常な状況を確実に検出することを示した。さらに,実用的な展開のための優れた候補となる多くの特性を持っている。すなわち,実装が容易で,システムへのオーバーヘッドをほとんど追加せず,信頼性スコアを出力する任意の分類器で動作し,データ分布がどのように変化するかについての事前知識を必要としない。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  信頼性 ,  ネットワーク ,  道路 ,  統計的推定 ,  検出法 ,  コンピュータビジョン ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  オーバヘッド ,  偽陽性率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチクラス分類 ,  仕様 ,  分布シフト ,  深い畳込みネットワーク

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 仕様 ,  分類器 ,  軽量 ,  試験