論文の概要: $\text{A}^3$: Activation Anomaly Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01801v3
• Date: Tue, 7 Apr 2020 11:45:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:26:25.162393
• Title: $\text{A}^3$: Activation Anomaly Analysis
• Title（参考訳）: $\text{a}^3$:アクティベーション異常解析
• Authors: Philip Sperl, Jan-Philipp Schulze, Konstantin B\"ottinger
• Abstract要約: 隠れアクティベーション値には,正常標本と異常標本の識別に有用な情報が含まれていることを示す。 我々のアプローチは、純粋にデータ駆動のエンドツーエンドモデルで3つのニューラルネットワークを組み合わせる。 異常ネットワークのおかげで、我々の手法は厳密な半教師付き設定でも機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by recent advances in coverage-guided analysis of neural networks, we propose a novel anomaly detection method. We show that the hidden activation values contain information useful to distinguish between normal and anomalous samples. Our approach combines three neural networks in a purely data-driven end-to-end model. Based on the activation values in the target network, the alarm network decides if the given sample is normal. Thanks to the anomaly network, our method even works in strict semi-supervised settings. Strong anomaly detection results are achieved on common data sets surpassing current baseline methods. Our semi-supervised anomaly detection method allows to inspect large amounts of data for anomalies across various applications.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのカバレッジ誘導解析の最近の進歩に触発されて,新しい異常検出法を提案する。 隠れアクティベーション値には,正常標本と異常標本の識別に有用な情報が含まれていることを示す。 我々のアプローチは、純粋にデータ駆動のエンドツーエンドモデルで3つのニューラルネットワークを組み合わせる。 目標ネットワークのアクティベーション値に基づいて、アラームネットワークは、所定のサンプルが正常かどうかを判定する。 anomaly networkのおかげで、この方法は厳密な半監督設定でも機能する。 現在のベースラインメソッドを超える一般的なデータセットでは、強い異常検出結果が得られる。 半教師付き異常検出法により,様々なアプリケーションにまたがる大量の異常データを調べることができる。

関連論文リスト

• Semi-Supervised Learning for Anomaly Traffic Detection via Bidirectional Normalizing Flows [47.4772981101262]
  本稿では,異常なネットワークトラフィック検出の問題点を考察し,通常のトラフィックのみを用いた3段階の異常検出フレームワークを提案する。 本フレームワークは,異常を事前に知ることなく擬似異常サンプルを生成し,異常データの検出を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T02:10:32Z)
• TracInAD: Measuring Influence for Anomaly Detection [0.0]
  本稿では,TracInに基づく異常をフラグする新しい手法を提案する。 本研究では,変分オートエンコーダを用いて,テストポイントにおけるトレーニングポイントのサブサンプルの平均的な影響が,異常のプロキシとして有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T08:20:15Z)
• Explainable Deep Few-shot Anomaly Detection with Deviation Networks [123.46611927225963]
  本稿では,弱い教師付き異常検出フレームワークを導入し,検出モデルを訓練する。 提案手法は,ラベル付き異常と事前確率を活用することにより,識別正規性を学習する。 我々のモデルはサンプル効率が高く頑健であり、クローズドセットとオープンセットの両方の設定において最先端の競合手法よりもはるかに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T14:33:17Z)
• DASVDD: Deep Autoencoding Support Vector Data Descriptor for Anomaly Detection [9.19194451963411]
  半教師付き異常検出は、通常のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて、通常のサンプルから異常を検出することを目的としている。 本稿では,自己エンコーダのパラメータを協調的に学習する手法であるDASVDDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T21:57:41Z)
• DAAIN: Detection of Anomalous and Adversarial Input using Normalizing Flows [52.31831255787147]
  我々は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットと敵攻撃(AA)を検出する新しい手法であるDAINを導入する。 本手法は,ニューラルネットワークの内部動作を監視し,活性化分布の密度推定器を学習する。 当社のモデルは,特別なアクセラレータを必要とせずに,効率的な計算とデプロイが可能な単一のGPUでトレーニングすることが可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T22:07:13Z)
• Anomaly Detection in Image Datasets Using Convolutional Neural Networks, Center Loss, and Mahalanobis Distance [0.0]
  ユーザーアクティビティは、品質や無関係な画像やデータベクターのかなりの数を生成します。 ニューラルネットワークの場合、異常は通常分布外サンプルとして定義される。 本研究では,画像データセットにおける非分布サンプルの監督的および半監督的検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T13:44:03Z)
• Using a Neural Network to Detect Anomalies given an N-gram Profile [0.0]
  異常検出は、コンピュータプログラムの通常の実行動作をプロファイルするように設計されている。 正常だが観察できない行動は偽陽性を引き起こす可能性がある。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた異常の存在を説明する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T15:40:43Z)
• Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for Supervised Anomaly Detection [55.888835686183995]
  教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。 提案手法は,既存の異常検出法や少数ショット学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T01:43:04Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Double-Adversarial Activation Anomaly Detection: Adversarial Autoencoders are Anomaly Generators [0.0]
  異常検出は、固有のクラス不均衡のため、機械学習アルゴリズムにとって難しいタスクである。 生成モデルに着想を得て,ニューラルネットワークの隠れ活性化の解析を行い,DA3Dと呼ばれる新しい教師なし異常検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T18:07:34Z)
• TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks [73.01104041298031]
  TadGANは、GAN(Generative Adversarial Networks)上に構築された教師なしの異常検出手法である。 時系列の時間相関を捉えるために,ジェネレータと批評家のベースモデルとしてLSTMリカレントニューラルネットワークを用いる。 提案手法の性能と一般化性を示すため,いくつかの異常スコアリング手法を検証し,最も適した手法を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:52:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。