已知现代深度神经网络模型将错误地将分布式(OOD)测试数据分类为具有很高信心的分数(ID)培训课程之一。这可能会对关键安全应用产生灾难性的后果。一种流行的缓解策略是训练单独的分类器,该分类器可以在测试时间检测此类OOD样本。在大多数实际设置中,在火车时间尚不清楚OOD的示例,因此,一个关键问题是:如何使用合成OOD样品来增加ID数据以训练这样的OOD检测器?在本文中,我们为称为CNC的OOD数据增强提出了一种新颖的复合腐败技术。 CNC的主要优点之一是,除了培训集外,它不需要任何固定数据。此外,与当前的最新技术(SOTA)技术不同,CNC不需要在测试时间进行反向传播或结合,从而使我们的方法在推断时更快。我们与过去4年中主要会议的20种方法进行了广泛的比较,表明,在OOD检测准确性和推理时间方面,使用基于CNC的数据增强训练的模型都胜过SOTA。我们包括详细的事后分析,以研究我们方法成功的原因,并确定CNC样本的较高相对熵和多样性是可能的原因。我们还通过对二维数据集进行零件分解分析提供理论见解,以揭示(视觉和定量),我们的方法导致ID类别周围的边界更紧密,从而更好地检测了OOD样品。源代码链接:https://github.com/cnc-ood
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