Повышение надежности обнаружения изображений вне распределения в нейронных сетях

Рассматривается задача обнаружения изображений вне распределения в нейронных сетях. Предложен метод ODIN — простой и эффективный подход, не требующий изменений предобученной нейронной сети. Метод основан на наблюдении, что масштабирование температуры и добавление небольших возмущений к входу позволяют разделить распределения значений softmax для изображений внутри и вне распределения, что обеспечивает более эффективное обнаружение. В серии экспериментов показано, что ODIN совместим с различными архитектурами сетей и наборами данных. Метод последовательно значительно превосходит базовый подход, устанавливая новое состояние искусства для этой задачи. Например, при истинной положительной скорости 95% ODIN снижает долю ложноположительных с 34,7% по базовому методу до 4,3% на DenseNet (применённом к CIFAR-10).