Verbesserung der Erkennung von Out-of-Distribution in maschinellem Lernen

Daten zu erkennen, die nicht in den erwarteten Bereich passen, ist in vielen Bereichen wichtig, besonders bei maschinellen Lernsystemen in Bereichen wie Finanzen und Gesundheitswesen. Diese Modelle müssen zuverlässig arbeiten, aber sie haben es oft schwer, wenn sie mit unbekannten oder unerwarteten Daten konfrontiert werden, die als Out-of-Distribution (OOD) Proben bezeichnet werden.

Eine effektive Methode zur Erkennung von OOD-Daten nutzt Tiefe generative Modelle (DGMs). Diese Modelle lernen die Muster in den Daten, auf denen sie trainiert wurden, und können einschätzen, wie wahrscheinlich neue Proben basierend auf dem, was sie gelernt haben, sind. Ein rätselhaftes Problem tritt jedoch auf, wenn DGMs OOD-Daten aus einfacheren Quellen höhere Wahrscheinlichkeiten zuweisen als den Daten, auf denen sie trainiert wurden.

Dieser Artikel erklärt die überraschenden Verhaltensweisen, die bei DGMs in Bezug auf OOD-Proben beobachtet wurden, insbesondere wie diese Modelle manchmal hohen Bewertungen für OOD-Daten geben, ohne irgendwelche Proben aus diesen Daten zu erzeugen. Dieses Verhalten wirft Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit auf, Wahrscheinlichkeitswerte zur Erkennung von OOD-Proben zu verwenden. Wir erforschen dieses Paradoxon und präsentieren eine neue Methode zur Verbesserung der OOD-Erkennungsleistung anhand subtiler Merkmale der Daten.

#Die OOD-Erkennungsherausforderung

Wenn maschinelle Lernmodelle entwickelt werden, lernen sie aus einem bestimmten Satz von Trainingsdaten. Wenn sie auf Daten stossen, die von dieser erwarteten Struktur abweichen, können sie falsche Ergebnisse erzeugen. Das ist besonders besorgniserregend in Anwendungen wie autonomem Fahren und medizinischer Bildgebung, wo Fehler schwerwiegende Folgen haben könnten.

Viele Modelle sind so konzipiert, dass sie Wahrscheinlichkeitswerte bewerten. Sie funktionieren oft unter der Annahme, dass niedrigere Wahrscheinlichkeitswerte OOD-Daten anzeigen. In der Praxis haben viele Modelle jedoch hohe Werte für OOD-Proben zugeordnet, was zu Verwirrung bei Klassifizierungsaufgaben führt. Das liegt vor allem daran, dass die Modelle nicht auf diesen einfacheren OOD-Datensätzen trainiert wurden, was zu einer Diskrepanz in den Erwartungen führt.

In diesem Kontext wird die OOD-Erkennung unzuverlässig, und Forscher haben versucht zu verstehen und zu klären, warum das so ist. Frühere Erklärungen haben angedeutet, dass das ungewohnte Verhalten daraus resultieren könnte, wie Modelle sich an verschiedene Arten von Eingabedaten anpassen.

#Das Paradox verstehen

Unsere Hauptbeobachtung ist, dass DGMs hohe Wahrscheinlichkeitswerte für Datenbereiche zuweisen können, die minimale Wahrscheinlichkeit haben. Das bedeutet, dass selbst wenn ein Modell einer bestimmten Probenmenge eine hohe Dichte zuweist, die Wahrscheinlichkeit, diese Proben zu finden, immer noch gering sein könnte.

Um das zu veranschaulichen, stellen wir uns ein eindimensionales Modell vor, das sich stark auf einen bestimmten Bereich konzentriert. Selbst wenn der Wahrscheinlichkeitswert hoch erscheint, könnte die tatsächliche Wahrscheinlichkeit, Proben in diesem Bereich zu finden, sehr niedrig sein. Dieses Szenario wird in zwei-dimensionalen Fällen noch ausgeprägter, wo die Daten um niederdimensionale Formen oder Mannigfaltigkeiten konzentriert sind. Einfacher gesagt, wenn Daten auf eine schmale Struktur beschränkt sind, kann das das Modell verwirren und glauben lassen, dass diese Proben häufiger sind, als sie tatsächlich sind.

Wir untersuchen, wie dieses Paradox entsteht und schlagen eine Methode zur Lösung durch verbesserte OOD-Erkennung vor. Indem wir die Lokale intrinsische Dimension (LID) schätzen, können wir besser verstehen, wie wir Bereiche identifizieren, in denen die Wahrscheinlichkeitsmasse trotz hoher Wahrscheinlichkeitswerte niedrig ist.

#Die Rolle der lokalen intrinsischen Dimension

Die lokale intrinsische Dimension ist ein Mass dafür, wie viele Dimensionen ein bestimmter Datenpunkt im umgebenden Raum einnimmt. Dieses Konzept hilft dabei, die Datenregionen zu identifizieren, die Modelle fälschlicherweise für Hochwahrscheinlichkeitsbereiche halten.

Wenn wir das OOD-Erkennungsproblem betrachten, finden wir die folgenden drei möglichen Situationen für einen gegebenen Datenpunkt:

1. Die LID ist niedrig im Vergleich zu In-Distribution-Daten.
2. Der Wahrscheinlichkeitswert ist hoch, aber die LID ist niedrig.
3. Sowohl LID als auch Wahrscheinlichkeitswerte sind hoch.

In den ersten beiden Szenarien ist die Wahrscheinlichkeitsmasse um den Datenpunkt wahrscheinlich vernachlässigbar. Daher können diese Punkte als OOD klassifiziert werden. Im Gegensatz dazu deutet das dritte Szenario darauf hin, dass der Datenpunkt eher in-distribution ist.

Daher haben wir eine Dual-Threshold-Erkennungsmethode entwickelt, die Wahrscheinlichkeits- und LID-Schätzungen kombiniert, wodurch wir effektiver zwischen In-Distribution- und OOD-Daten unterscheiden können.

#Implementierung der Dual-Threshold-Methode

Die Dual-Threshold-Methode funktioniert, indem sie zunächst die lokale intrinsische Dimension eines gegebenen Datenpunkts mithilfe des trainierten DGMs schätzt. Der nächste Schritt besteht darin, den Wahrscheinlichkeitswert zu berechnen. Sobald wir beide Schätzungen haben, können wir unsere beiden Schwellenwerte anwenden: einen für die LID und einen für den Wahrscheinlichkeitswert.

Der Prozess lässt sich wie folgt zusammenfassen:

1. Das DGM auf den In-Distribution-Daten trainieren.
2. Für einen neuen Datenpunkt dessen Wahrscheinlichkeit und lokale intrinsische Dimension berechnen.
3. Diese Werte mit den zuvor festgelegten Schwellenwerten vergleichen.
4. Den Datenpunkt basierend auf den Schwellenwerten als In-Distribution oder OOD klassifizieren.

Diese Methode hat zwei Hauptvorteile:

• Sie verbessert die Zuverlässigkeit des Erkennungsprozesses, indem sie sowohl Wahrscheinlichkeits- als auch intrinsische Dimensionierungsmassstäbe nutzt.
• Sie verringert die Möglichkeit von Fehlklassifikationen, indem sie Wissen über die Struktur der zugrunde liegenden Daten verwendet.

#Experimente und Ergebnisse

Um unsere Methode zu validieren, haben wir verschiedene Tests mit mehreren Datensätzen unterschiedlichster Komplexität durchgeführt. Die Datensätze wurden in zwei Kategorien unterteilt: Graustufenbilder und RGB-Bilder. Wir haben unsere Dual-Threshold-Methode angewendet, um OOD-Daten über diese Datensätze hinweg zu erkennen und die Ergebnisse mit bestehenden Basismethoden zu vergleichen.

Die Leistung unseres Dual-Threshold-Ansatzes wurde anhand der Fläche unter der Kurve (AUC) der Receiver-Operator-Charakteristik (ROC) gemessen. Eine höhere AUC deutet auf eine bessere Erkennungsleistung hin. Unsere Methode erzielte durchweg überlegene Ergebnisse, insbesondere in Szenarien, in denen traditionelle, auf Wahrscheinlichkeiten basierende Methoden versagten.

Insbesondere haben wir festgestellt, dass unsere Methode:

• Bessere Ergebnisse lieferte als Einzel-Schwellenwertmethoden, die ausschliesslich auf Wahrscheinlichkeiten basierten.
• Eine verbesserte Zuverlässigkeit beim Unterscheiden zwischen In-Distribution- und OOD-Proben aufwies, insbesondere bei komplexen Datensätzen.
• Klare und verständliche Ergebnisse lieferte, die die Notwendigkeit eines dualen Ansatzes in praktischen Anwendungen unterstrichen.

#Auswirkungen auf zukünftige Arbeiten

Während unsere Ergebnisse die OOD-Erkennung erheblich verbessern, ist dies erst der Anfang. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, diesen Dual-Threshold-Ansatz auf andere Modell- und Datensatztypen auszudehnen. Wir sollten tiefer erforschen, wie unterschiedliche Architekturen und Methoden unser Verständnis der OOD-Erkennung beeinflussen können.

Darüber hinaus wird die weitere Verfeinerung dieser Schätzungen zur Verbesserung der Genauigkeit und Rechenleistung entscheidend sein, da unsere Methode auf der Schätzung der lokalen intrinsischen Dimensionen basiert. Wir erwarten, dass geplante Verbesserungen auch zu einer besseren Leistung bei verschiedenen maschinellen Lernaufgaben führen können.

Schliesslich gehen die potenziellen Anwendungen dieser Arbeit über die OOD-Erkennung hinaus. Das Verständnis der geometrischen Beziehungen und intrinsischen Dimensionen von Daten könnte andere Bereiche der maschinellen Lernforschung beeinflussen, einschliesslich Modelltraining, Merkmalsauswahl und Anomalieerkennung.

#Fazit

Zusammenfassend bleibt die effektive Erkennung von Out-of-Distribution-Daten eine erhebliche Herausforderung für maschinelle Lernmodelle. Durch die Beobachtung und Analyse des paradoxen Verhaltens von tiefen generativen Modellen haben wir eine Lösung vorgeschlagen, die auf Erkenntnissen über lokale intrinsische Dimensionen und Wahrscheinlichkeitswerte basiert. Unsere Dual-Threshold-Erkennungsmethode zeigt verbesserte Leistung und hilft, einige der Probleme zu lösen, die mit traditionellen OOD-Erkennungspraktiken verbunden sind.

Während maschinelles Lernen weiterhin wächst und in wichtige Anwendungen in der realen Welt integriert wird, ist es von grösster Bedeutung, die Zuverlässigkeit dieser Modelle durch robuste OOD-Erkennungsmethoden zu verbessern. Wir glauben, dass unsere Beiträge auf diesem Gebiet den Weg für zukünftige Fortschritte ebnen, die eine sichere und effektive Bereitstellung von maschinellen Lernsystemen in einer Vielzahl von Bereichen gewährleisten werden.