論文の概要: A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11732v3
• Date: Mon, 8 Feb 2021 12:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 03:54:47.549122
• Title: A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 深部および浅部異常検出の統一的評価
• Authors: Lukas Ruff, Jacob R. Kauffmann, Robert A. Vandermeulen, Gr\'egoire Montavon, Wojciech Samek, Marius Kloft, Thomas G. Dietterich, Klaus-Robert M\"uller
• Abstract要約: 我々は、様々な方法によって暗黙的に行われることの多い仮定と同様に、共通の根底にある原則を特定することを目的としている。 本稿では,最近の説明可能性技術を用いて,既存の主要な手法を実証的に評価する。 我々は、重要なオープン課題を概説し、異常検出における今後の研究の道筋を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.202998314502786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning approaches to anomaly detection have recently improved the state of the art in detection performance on complex datasets such as large collections of images or text. These results have sparked a renewed interest in the anomaly detection problem and led to the introduction of a great variety of new methods. With the emergence of numerous such methods, including approaches based on generative models, one-class classification, and reconstruction, there is a growing need to bring methods of this field into a systematic and unified perspective. In this review we aim to identify the common underlying principles as well as the assumptions that are often made implicitly by various methods. In particular, we draw connections between classic 'shallow' and novel deep approaches and show how this relation might cross-fertilize or extend both directions. We further provide an empirical assessment of major existing methods that is enriched by the use of recent explainability techniques, and present specific worked-through examples together with practical advice. Finally, we outline critical open challenges and identify specific paths for future research in anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 異常検出へのディープラーニングアプローチは、画像やテキストの大規模なコレクションのような複雑なデータセットにおける検出性能の最先端を最近改善した。 これらの結果は異常検出問題への新たな関心を呼び起こし、様々な新しい方法が導入された。 生成モデルに基づくアプローチ,一級分類,再構築など,このような手法が多数出現するにつれ,この分野の手法を体系的かつ統一的な視点に導く必要性が高まっている。 本稿では,様々な手法によって暗黙的に行われる仮定とともに,共通原理の同定を目的とする。 特に、古典的な「浅瀬」と新しい深層アプローチのつながりを描き、この関係が両方向を横切るか拡張するかを示す。 さらに,最近の説明可能性技術によって充実した既存手法の実証的評価を行い,具体的な実例を実践的なアドバイスとともに提示する。 最後に, オープン課題を概説し, 今後の異常検出研究の経路を特定する。

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