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J-GLOBAL ID：202202237915954387   整理番号：22A0446650

OVAE:マルチラベル強化変分オートエンコーダによる分布外検出【JST・京大機械翻訳】

OVAE: Out-of-Distribution Detection with Multi-label-enhanced Variational Autoencoders

著者 (2件)： Yan Zhenyu (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Su Qinliang (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1496  ページ： 233-247  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 既存の分布外(OOD)検出法は,主にソフトマックス分類器の出力確率の利用で確立された。しかし,分類器ベースのアプローチは,入力データとそれらの関連ラベル間の関係を,豊富な入力データに隠された情報を利用して,全てで活用する。さらに,ソフトマックス関数における固有正規化特性は,OOD入力に対しても出力予測確率を大きくする傾向がある。これらの問題に取り組むために,生成モデルベースのアプローチを提案する。具体的には,入力データと関連ラベルを完全に利用するために,入力データとそれらの関連ラベルを同時にモデル化するために変分自動エンコーダ(VAE)を用いることを提案した。さらに,偽大出力確率の課題を軽減するために,著者らは1ホットラベルをマルチラベル形式に変換して,VAEにおけるマルチラベルブランチを有するラベルをモデル化することを提案した。実験的比較を通して,モデルがOOD検出性能を効果的に改良できることを検証した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *変分法 ,  *符号器 ,  検出法 ,  正規化
準シソーラス用語： 生成モデル ,  *自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 分布外検出 ,  変分オートエンコーダ ,  シグモイドマルチラベル分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ラベル ,  強化 ,  変分オートエンコーダ ,  分布