The inference outcome of a Deep Neural Network (DNN) may be incorrect if the input is substantially different from the distribution of its training data. Thus detecting such out-of-distribution (OOD) data is essential for a DNN to be securely applied. Because we do not yet understand why and how a DNN makes an inference, it is hard to identify OOD data by examining the inference process. We propose a novel method to accurately detect OOD data and in-distribution (ID) data. Our method assumes that there exists a specific distribution of the values of hidden neurons for ID data. Under this assumption, our method clusters ID data with similar hidden-neuron patterns and detect OOD data based on the clustering results.
더보기심층신경망(Deep Neural Network, 혹은 DNN)에서의 학습 외 분포 데이터(Out-of-Distribution Data)란 해당 심층신경망을 학습시킨 데이터와 상당한 차이를 보이는 데이터를 말한다. 하지만, 심층신경망이 도출하는 결과에 대한 근거와 도출 방법을 이해하는 것이 어렵기 때문에 학습 외 분포 데이터를 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 많은 데이터들 속에서 그러한 학습 외 분포 데이터를 정확하게 식별하기 위해 독창적인 기법을 제안한다. 이 기법은 학습 내 분포 데이터에 대응하는 은닉 뉴론들이 특정한 분포를 가진다는 가정을 기반으로 한다. 이러한 가정 하에서, 본 기법은 학습 내 분포 데이터를 비슷한 은닉 뉴론 패턴을 가진 것끼리 군집화 한 후 그 결과를 바탕으로 학습 외 분포 데이터를 검출한다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.02 | 0.02 | 0.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.02 | 0.02 | 0.183 | 0.03 |
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