データの不確実性に備える｜分布外データの検知性能を改善する「尤度比」とは？

3つの要点 ✔️ 尤度によるOOD検出は背景情報によってモデルの学習にバイアスが生じ、検出に失敗する可能性が高い。 ✔️ 今回提案する尤度比によるOOD検出では背景情報に対する対象物の情報に注目することができるため、背景情報の悪影響を抑えることができる。 ✔️ 尤度比を利用することでSOTAなOOD検出精度を達成することに成功した。 Likelihood Ratios for Out-of-Distribution Detection written by Jie Ren, Peter J. Liu, Emily Fertig, Jasper Snoek, Ryan Poplin, Mark A. DePristo, Joshua V. Dillon, Balaji Lakshminarayanan (Submitted on 7 Jun 2019 (v1), last revised 5

[misshiki]

“この論文ではゲノム配列に基づく細菌の同定を中心に高精度にOODを検出する、尤度比を利用した新しい検出方法を提案”