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- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
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Detecting Out-of-Distribution (OOD) data is fundamentally required when Deep Neural Network (DNN) is applied to real-world AI such as autonomous driving. However, modern DNNs are quite vulnerable to the over-confidence problem even if the test data are far away from the trained data distribution. To solve the problem, this paper proposes a novel Adversarial-Mixup training method to let the DNN model be more robust by detecting OOD data effectively. Experimental results show that the proposed Adversarial-Mixup method improves the overall performance of OOD detection by 78% comparing with the State-of-the-Art methods. Furthermore, we show that the proposed method can alleviate the over-confidence problem by reducing the confidence score of OOD data than the previous methods, resulting in more reliable and robust DNNs.
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I. J. Goodfellow / 2015 / Explaining and Harnessing Adversarial Examples / International Conference on Learning Representations(ICLR)
A. Nguyen / 2015 / Deep Neural Networks are Easily Fooled : High Confidence Predictions for Unrecognizable Images / Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :427~436
H. Zhang / 2018 / Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization / International Conference on Learning Representations(ICLR)
K. Lee / 2018 / Training Confidence-Calibrated Classifiers for Detecting Out-of-Distribution Samples / International Conference on Learning Representations(ICLR)
D. Hendrycks / 2019 / Deep Anomaly Detection with Outlier Expousre / International Conference on Learning Representations(ICLR)
A. Nguyen / 2015 / Deep Neural Networks are Easily Fooled : High Confidence Predictions for Unrecognizable Images / Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :427~436
H. Zhang / 2018 / Mixup: Beyond Empirical Risk Minimization / International Conference on Learning Representations(ICLR)
K. Lee / 2018 / Training Confidence-Calibrated Classifiers for Detecting Out-of-Distribution Samples / International Conference on Learning Representations(ICLR)
D. Hendrycks / 2019 / Deep Anomaly Detection with Outlier Expousre / International Conference on Learning Representations(ICLR)
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