Novelty Detection Via Blurring

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February 23, 2020

Novelty Detection Via Blurring

ICLR2020論文読み会のために作成していた「Novelty Detection Via Blurring」の説明資料です。

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Masanori YANO

February 23, 2020
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Transcript

  1. 2.

    論文 2 標題: Novelty Detection Via Blurring 著者: Sungik Choi

    & Sae-Young Chung URL: https://openreview.net/forum?id=ByeNra4FDB https://arxiv.org/abs/1911.11943 ⇒ ぼかした画像を通して新規性(Novelty)を検知する論文 著者の所属は、韓国の国立大学のKAIST OpenReviewのRatingは、3名とも「6」のWeak Accept ICLR2020の「Poster」でAccept 選んだ理由 ・異常検知や新規性の検知に関心があるため
  2. 3.

    本論文の概要 3 ぼかした画像を通して新規性(Novelty)を検知 ※ 本論文のNovelty=OOD(Out of Distribution) RND(Random Network Distillation)がベースのOOD検知で、

    SVD(Singular Value Decomposition)を使用して画像をぼかす 「SVD-RND」を提案 ・シンプルで、テストのときに効果的 ・さまざまなドメインの画像で、ベースライン手法より上 次頁以降の構成 [1] SVDの概要 [2] RNDの概要 [3] 本論文のSVD-RND
  3. 4.

    [1] SVDの概要(1/3) 4 SVD=線形代数の特異値分解 ※ 実数に限定して説明 任意の行列の行列に対して、以下の分解が可能[1][2] = ・は行列の直交行列 ・は行列、対角成分は1

    ≥ 2 … ≥ > 0、他は全て0 ・は行列の直交行列 直交行列とは ・転置行列が逆行列になる行列: = = ・直交行列の行ベクトルまたは列ベクトルは正規直交基底 ⇒ ベクトルの長さは1で、異なる行・列の内積は0 特異値とは ・行列または行列の固有値の平方根1 ≥ 2 … ≥ ・やは対称行列 ⇒ 対角化可能かつ固有値は非負 は行列のランク ≤ min(, )
  4. 5.

    [1] SVDの概要(2/3) 5 SVD=線形代数の特異値分解 任意の行列の行列に対して、以下の分解が可能 = 特異値1 ≥ 2 …

    ≥ > 0は、値が大きいほど影響が大 ⇒ より小さいを選び、+1 以降を0にすると近似が可能 VGAサイズのRGB画像を480行640列の行列3個とみなして 特異値分解を行い、+1 以降を0にして近似した例 = 10 オリジナルの画像[6]
  5. 12.

    [3] 本論文のSVD-RND(4/4) 12 メインの実験の結果 ・TPR(True Positive Rate)が95%以上のときのTNR(True Negative Rate) ・/で区切られた3個の値は、各々のOODデータセットの結果

    ・一番上の「SVD-RND」は、CelebA以外では最も良い結果 (CelebAでは幾何変換と組み合わせて実験した良い結果も) ・SVDに加え、DCT(離散コサイン変換)やGB(ガウシアン)も
  6. 13.

    まとめ 13 ぼかした画像を通して新規性(Novelty)を検知 ・VQ-VAE(左の図)やRND単体(中央の図)による学習では、 ぼかした画像に高い確信度を割り当てるからと主張 (テストデータに対し、ぼかした画像の方がLossが低い) 所感 ・シンプルで面白い ・32 ×

    32ピクセルより大きな画像にも有効なのか気になる ・ランダムなネットワークが複数でも機能することが不思議 (初期値が異なると、出力の挙動は、かなり違うのでは?) ・本論文ではResNet34ベースで、表現力の高さが鍵かも この図は、学習の進行に伴う Lossの平均値の変動
  7. 14.

    参考文献 14 [1] 日本評論社の書籍「線形代数 基礎と応用」 https://www.nippyo.co.jp/shop/book/2763.html [2] 「医用画像工学」講義資料の「特異値分解」 http://www.cfme.chiba-u.jp/~haneishi/class/iyogazokougaku.html [3]

    Exploration by Random Network Distillation https://arxiv.org/abs/1810.12894 [4] Reinforcement Learning with Prediction-Based Rewards https://openai.com/blog/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards/ [5] Montezuma's Revenge - Atari 2600 https://www.retrogames.cz/play_124-Atari2600.php [6] Wikipediaの「平成」 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E6%88%90