0. 前言

算是第一次正经的调研吧，之前就做过论文复现和 “不成功” 的调研。至于为什么不成功呢？主要因为我是0基础的科研小白，所以对调研目的的认知错误。其实在年前做过一次关于 Out-of-distribution 的调研了，但是为什么现在又花了差不多一周的时间重新做了一次呢？因为我一开始调研的目的是了解一下这个领域，看看有没有可以用于我当前方向的方法（我当前的方向比较新，只能从类似的任务中借鉴）。所以，我第一次调研的时候，就直接把OOD的方法和我当前的方向做比较，如果没有什么关联就跳过。实际上这是错误的一种调研。

回来和导师交流后，导师说调研是problem-driven的，而不是approach-driven的，意思是要对调研方向有整体的把握，理清任务的setting和当前的问题，得出一些总体性的结论，而不是简单的看一下这个领域用到的方法是什么。这样做的原因是，首先你对你自己的方向可能没有很深的认知，单纯比较调研方向的方法能否为我所用，可能会受制于当前认知的限制，错失很多潜在可用的方法。其次，对调研方向有一个整体的认知，可以让你更好地搭建自己的知识树，拓宽眼界。

总体来说，调研需要了解的有：

• Task的setting （任务设定、数据集、评价指标、Baseline）
• Task面临的problem （深层的难点是什么）
• 解决problem的approach （代表性的方法有哪些）
• 主要团队和时间线 （了解趋势）
• 宏观性的结论
• 借鉴到自己的Task中

好了，唠叨完了，进入正题！下面是对本次调研的一个笔记（其实就是把PPT又重新转换成了笔记的形式）。

1. 任务定义

1.1 背景和任务定义

OOD detection任务（后面简称OOD）解决的问题就是如何检测出 Out-of-distribution 的样本，同时能维持In-distribution样本分类的准确率（数学定义见下图）。那么什么是In/Out distribution呢？distribution shift主要分为两种，一种是semantic shift，一种是covariant shift，前者表示训练集和测试集的label space不同，后者表示训练集和测试集数据本身的分布不同。而OOD主要关注的是semantic shift，因为OOD提出的背景是在open-set的场景下，模型可能会遇到很多在训练阶段没见过的类别，而模型依然会给这些样本预测一个很高的置信度（认为其属于某一类训练集中的类别），这也成为over-confidence，这也的模型是不可信的。理想情况是，当模型遇到没见过的样本，会学会拒绝，不进行分类，只对见过的样本进行分类，因此提出了OOD detection任务。

注：这里的见过和没见过指的是，这些样本属于的类别是否属于训练集中的类别

1.2 数据集和评价指标

OOD任务中主要有两类数据集，ID和OOD数据集，ID数据集用于训练，OOD数据集用于测试。此外还有辅助数据集，用于辅助训练，后面会介绍到。常用的评价指标为下图中的加粗，具体含义自行google。

2. 相似任务

具体含义详见论文：Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey

3. 发展状况

3.1 时间线

3.2 主要团队

4. 任务分类

4.1 本质问题

我认为当前OOD detection的主要问题是如何解决以下两个难点，也刚好对应深度学习的两个阶段：

• 训练阶段：如何更好地表示模型，即如何挖掘出数据中对OOD有用的信息，如何提取出更好的特征（比如让ID和OOD在特征空间中相互远离）
• 测试阶段：如何更好地利用数据，即如何更好地利用挖掘出的信息和特征（比如拉开ID和OOD得分分布的差异）

4.2 测试阶段任务分类

4.3 训练阶段任务分类

5. 测试阶段代表方法

5.1 基于SoftMax的方法

 

A Baseline for Detecting Misclassified and Out-of-Distribution Examples in Neural Networks

 

OOD detection任务的开篇之作，作为Baseline，其检测OOD样本原理非常简单：

直接依据模型输出的Softmax值，作者发现ID样本的最大softmax分数大于OOD样本的最大softmax分数，因此就可以设定一个阈值来区分OOD和ID样本了。

下面是实验结果，可以发现AUROC和AUPR的数值都比随机（表中的Base）好。其中AUPR In表示将ID数据作为正样本，AUPR Out表示OOD作为正样本。Pred.Prob(mean)表示模型对于OOD样本输出的最大softmax的平均值，可以发现数值上任然较高，这也说明，虽然可以用softmax的值作为划分依据，但是模型对OOD样本也能输出一个较高的softmax，也就是过度自信了。

总的来说，基于softmax的方法需要解决的问题可以归纳为下图中的两个。

 

Enhancing The Reliability of Out-of-distribution Image Detection in Neural Networks

 

于是就有工作对上面的方法进行改进，具有代表性的就是ODIN，首先使用温度系数来平滑softmax分布，以此解决OOD样本过高置信度的问题。然后使用input prepocessing来拉开OOD和ID之间的距离。其原理是，给输入的图片增加一个微小的扰动，可以使得ID样本的softmax 最大得分比OOD增加的多，这样就能拉开差距了。具体方法是借助梯度实现的，不过多介绍。

 

Why relu networks yield high-confidence predictions far away from the training data and how to mitigate the problem

 

这篇论文对ReLU网络的本质进行了理论分析，认为ReLU网络本身就不适合用于OOD检测，因为他是一个分段线性函数，如下图所示，方框代表训练数据集所在分布，可以发现，在分布外的区域，网络也有很高的置信度。

不过，虽然本质无法解决，但是也可以通过一些方法缓解这种过度自信的问题，作者提出了ACET这个方法，其原理就是在数据分布的边缘进行采样，生成样本辅助训练，可以一定程度缓解过度自信的问题。

5.2 基于Energy的方法

将Energy首次使用到OOD问题中是在这篇论文中，Energy-based Out-of-distribution Detection，也就是直接使用energy function代替softmax，文中也给出了使用energy优于softmax的原因，如下图的公式所示，详细推导见论文。其结论就是，softmax函数与数据分布不成正比，所以无法很好的表达输入的数据，而energy和数据分布是成线性的。值得注意的是，后续提出的很多方法都使用energy function代替softmax作为score function了。

5.3 基于特征距离的方法

这一类方法，我认为可以归纳成两类（下图蓝色和红色两类）：

• 蓝色这一类的特点是得到每个类别的一个prototype，然后计算样本到每个prototype的距离，距离哪个prototype越近，则认为输入的样本属于哪一类，当这个最近的距离大于某个阈值，则判定这个样本为OOD样本。
• 红色这一类则没有prototype，而是直接比较ID样本和OOD样本在模型计算过程中的差异，比如OOD和ID样本的特征值、logit数值、梯度值、激活值。然后将差异之和作为标准，大于某个阈值判定为OOD样本。

下面先介绍一下第一类方法，主要就是各类距离函数的选取，用的最多的就是马氏距离。而这类方法的主要问题有两点：

1. 如何设计更好的距离函数，对输入的变动更加敏感。
2. 如何获得更好的prototype，使其包含更多语义信息 。

然后介绍第二类方法，即考虑数据本身的方法。

首先是利用中间层信息的方法，即利用activation来判断是否为OOD，主要有下面两种。

然后是利用梯度空间中的信息以及logit和特征的结合。

值得一提的是VIM，这一方法同时利用了Logit和特征值来判断是否为OOD。我们知道，特征值是模型提取的数据本身的信息，而Logit则是模型特征与每一类别的关联度。也就是说，同时利用Logit和feature，相当于同时使用了数据本身的信息和语义信息。而这种同时挖掘数据本身的分布和样本空间的分布成为近阶段主流。

6. 训练阶段代表方法

6.1 仅使用ID数据

下图所示说明了，模型如果对ID数据能有一个好的分类性能，那么OOD检测的效果相对来说也会好。所以，如何提升ID分类性能也是一个可以研究的方向，自然而然，使用大模型进行OOD成为了很自然的事情。

6.2 使用OOD数据

6.3 预训练大模型

由于预训练大模型的研究比较火热，并且效果非常好，所以单独拿出来说。首先，前面已经介绍过了，使用预训练大模型的好处在于，大模型中有非常丰富的特征，并且在ID分类上能达到很好的效果，而OOD检测性能和ID分类性能又成正相关，所以使用预训练大模型finetune能达到很好的效果。下图展示的是使用少量的OOD数据进行fine-tuning大模型的效果。可以看到，预训练大模型借助少量的OOD样本，就能获得巨大的性能提升，并且超越了人类的水平。

下图展示的是使用CLIP进行OOD检测的方法，借助CLIP中丰富的特征和语义信息，训练中可以不借助OOD样本，只需要输入一些OOD的label，就能达到不错的效果，实现zero-shot的OOD。

不过，预训练大模型目前也有一些问题，有研究发现，对预训练大模型进行整体的fine-tuning会导致性能损失严重（与只调优分类头比较）。其主要原因在于，fine-tuning的时候会破坏大模型原有的特征。

7. 结论