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#884
summarized by : Yuta Nakamura
どんな論文か？
新規性検知(novelty detection)をend-to-endで行うための新たな手法を提示した論文。
新規性
①損失関数としてcross-entropy lossに加え, noveltyかどうかを評価するためのmembership lossを定義し使用したこと。②外れ値として無関係な画像データ(out-of-distribution images)を学習に利用したこと。これによりinlierとoutlierを区別するためのフィルター(global negative filter)の学習を目指した
結果
データセットをknown classとnovel classに分割してnovel classを検出させる実験を，既存の4データセットに対して行った(out-of-distribution imagesにはPlaces365やILSVRC12の画像を使用)。すべてのデータセットについてVGG16, AlexNetによる検出能(AUC)は既存の手法を上回っていた
その他（なぜ通ったか？等）
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