Core Concepts
ニューロン活性化カバレッジ(NAC)は、OOD問題に対する新しいアプローチを提供し、モデルの汎化能力を向上させる可能性がある。
Abstract
ニューロン活性化視点からOOD問題を研究し、NAC導入によりモデルの汎化能力向上を示唆。
OOD検出と一貫した結果を達成し、21の従来手法を凌駕。
NACはモデルのロバスト性評価に有効であり、InD検証基準よりも優れたパフォーマンスを示す。
Stats
InDトレーニングデータ内で頻繁に活性化されるニューロン状態が少ない欠陥を示す。
NAC-UEはCIFAR-10、CIFAR-100、およびImageNet-1kで21の最高のOOD検出手法よりも優れたパフォーマンスを発揮。
Quotes
"Neurons could exhibit distinct activation patterns when exposed to data inputs from InD and OOD."
"By leveraging natural neuron activation states, a simple statistical property of neuron distribution could effectively facilitate the OOD solutions."