基于 Dropout 贝叶斯神经网络的分布外数据检测
机器学习
2022-02-21 v1
摘要
我们探索了 dropout 贝叶斯神经网络（BNN）中所含信息在分布外（OOD）数据检测任务中的效用。我们首先展示了以往利用 dropout BNN 中间层诱导的随机嵌入的尝试会因所用距离度量而失效。我们引入一种测量嵌入不确定性的替代方法，从理论层面论证其合理性，并展示在三个任务中结合嵌入不确定性如何改善 OOD 数据识别：图像分类、语言分类与恶意软件检测。
引用
@article{arxiv.2202.08985,
title = {Out of Distribution Data Detection Using Dropout Bayesian Neural Networks},
author = {Andre T. Nguyen and Fred Lu and Gary Lopez Munoz and Edward Raff and Charles Nicholas and James Holt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08985},
year = {2022}
}