[論文レビュー] WILDS: A Benchmark of in-the-Wild Distribution Shifts

Pang Wei Koh|CaltechAUTHORS (California Institute of Technology)|Dec 14, 2020

AI in cancer detection参考文献 393被引用数 286

ひとこと要約

WILDS は、10 の実世界の分布シフトデータセットを多様なモダリティにわたり厳選したベンチマークを提示し、標準的な頑健性手法とベースラインがOODデータで不調になることを記録し、方法開発を促進するオープンソースパッケージとリーダーボードを提供します。

ABSTRACT

Distribution shifts -- where the training distribution differs from the test distribution -- can substantially degrade the accuracy of machine learning (ML) systems deployed in the wild. Despite their ubiquity in the real-world deployments, these distribution shifts are under-represented in the datasets widely used in the ML community today. To address this gap, we present WILDS, a curated benchmark of 10 datasets reflecting a diverse range of distribution shifts that naturally arise in real-world applications, such as shifts across hospitals for tumor identification; across camera traps for wildlife monitoring; and across time and location in satellite imaging and poverty mapping. On each dataset, we show that standard training yields substantially lower out-of-distribution than in-distribution performance. This gap remains even with models trained by existing methods for tackling distribution shifts, underscoring the need for new methods for training models that are more robust to the types of distribution shifts that arise in practice. To facilitate method development, we provide an open-source package that automates dataset loading, contains default model architectures and hyperparameters, and standardizes evaluations. Code and leaderboards are available at https://wilds.stanford.edu.

研究の動機と目的

• 実世界の分布シフトが機械学習モデルに与える影響を動機づけ、定量化する。
• ドメイン一般化とサブポピュレーションシフトの多様で現実的なベンチマークを提供する。
• 頑健性の進捗を標準化するためのオープンソースの読み込み/評価パッケージとリーダーボードを提供する。

提案手法

• 複数のモダリティにわたってドメイン一般化とサブポピュレーションシフトを捉える10の実世界データセットを選定する。
• ドメイン注釈を用いた訓練/テスト分割を定義し、ドメイン認識学習を可能にする。
• 標準的な訓練と既存のシフト耐性ベースラインを評価して、IDとOOD間の性能ギャップを定量化する。
• データ読み込み、モデルベースライン、評価パイプラインを自動化するオープンソースのWildsパッケージを提供する。
• 分布シフトに対する頑健性を追跡する公開リーダーボードを確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実世界の分布シフトがドメインやサブポピュレーションにまたがる場合、標準的な訓練手順はどの程度劣化するか。
• RQ2 分布シフト頑健性の既存手法はWILDSデータセットで性能ギャップを埋められるか。
• RQ3 未知のドメインやサブポピュレーションに対して、ドメイン注釈を活用して頑健性を改善できるか。
• RQ4 多様なデータモダリティとタスクにおいて、頑健性のギャップはどのように現れるか。

主な発見

• 全データセットにおいて、訓練性能はOODデータで低下し、ID評価と比較して低下する。
• 分布シフトのベースライン手法には一貫したギャップが見られ、新しい頑健性アプローチの必要性を浮き彫りにしている。
• このベンチマークには病院、カメラトラップ、衛星画像、ユーザー/地域のバリアントなど、実世界のシフトを反映するドメインが含まれている。
• オープンソースパッケージはデータセットの読み込み、モデル、ハイパーパラメータ、評価を標準化し、進捗を追跡する公開リーダーボードを備える。）
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