論文の概要: Novelty Detection via Robust Variational Autoencoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05534v3
• Date: Wed, 7 Oct 2020 00:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 14:19:18.177960
• Title: Novelty Detection via Robust Variational Autoencoding
• Title（参考訳）: ロバスト変分自動符号化による新規検出
• Authors: Chieh-Hsin Lai, Dongmian Zou and Gilad Lerman
• Abstract要約: 本稿では,トレーニングポイントの破壊を許容する新規性検出法を提案する。 本手法は,非破壊訓練点のモデルを生成することを目的とした,ロバストな変分オートエンコーダ(VAE)を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.664682865991255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new method for novelty detection that can tolerate high corruption of the training points, whereas previous works assumed either no or very low corruption. Our method trains a robust variational autoencoder (VAE), which aims to generate a model for the uncorrupted training points. To gain robustness to high corruption, we incorporate the following four changes to the common VAE: 1. Extracting crucial features of the latent code by a carefully designed dimension reduction component for distributions; 2. Modeling the latent distribution as a mixture of Gaussian low-rank inliers and full-rank outliers, where the testing only uses the inlier model; 3. Applying the Wasserstein-1 metric for regularization, instead of the Kullback-Leibler (KL) divergence; and 4. Using a least absolute deviation error for reconstruction. We establish both robustness to outliers and suitability to low-rank modeling of the Wasserstein metric as opposed to the KL divergence. We illustrate state-of-the-art results on standard benchmarks for novelty detection.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 訓練点の高い腐敗を許容できる新奇性検出法を提案する。 提案手法は,制約のないトレーニングポイントのモデル生成を目的としたロバスト変分オートエンコーダ(vae)を訓練する。 高汚職に対する堅牢性を得るために、以下4つの変更を加えます。 1. 分散のために慎重に設計された次元縮小成分による潜伏符号の重要な特徴の抽出 2. テストがインリアーモデルのみを使用するガウス低ランクのインリアーとフルランクのアウトリアーの混合として潜在分布をモデル化する。 3. kullback-leibler (kl) 分岐の代わりに、正規化にwasserstein-1メトリックを適用すること。 4. 再構成に最小絶対偏差誤差を用いる。 我々は、KLの発散とは対照的に、外れ値に対するロバスト性と、ワッサーシュタイン計量の低ランクモデリングに適合性の両方を確立する。 本稿では,新奇性検出のための標準ベンチマークについて,最新の結果を示す。

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