論文の概要: Further Analysis of Outlier Detection with Deep Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13064v1
- Date: Sun, 25 Oct 2020 08:20:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 04:20:53.186700
- Title: Further Analysis of Outlier Detection with Deep Generative Models
- Title(参考訳): 深部生成モデルを用いた異常検出のさらなる解析
- Authors: Ziyu Wang, Bin Dai, David Wipf and Jun Zhu
- Abstract要約: 深部生成モデルは、しばしば外れ値に高い確率を割り当てる。
モデルの典型的な集合と高密度領域が結合しないという観察から、この現象を説明できる。
また,低レベルのテクスチャと高レベルのセマンティクスの相違による影響を解消するための追加実験も行います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.37180598197441
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The recent, counter-intuitive discovery that deep generative models (DGMs)
can frequently assign a higher likelihood to outliers has implications for both
outlier detection applications as well as our overall understanding of
generative modeling. In this work, we present a possible explanation for this
phenomenon, starting from the observation that a model's typical set and
high-density region may not conincide. From this vantage point we propose a
novel outlier test, the empirical success of which suggests that the failure of
existing likelihood-based outlier tests does not necessarily imply that the
corresponding generative model is uncalibrated. We also conduct additional
experiments to help disentangle the impact of low-level texture versus
high-level semantics in differentiating outliers. In aggregate, these results
suggest that modifications to the standard evaluation practices and benchmarks
commonly applied in the literature are needed.
- Abstract(参考訳): 近年, 深部生成モデル (DGM) が, 外乱検出への応用だけでなく, 生成モデルに対する全体的な理解にも影響を及ぼす可能性が高くなることが報告されている。
本稿では,この現象について,モデルの典型的集合と高密度領域が結合しないという観測から,可能な説明を提案する。
この点から,新しい異常値テストを提案する。その実証的成功は,既存の確率ベース異常値テストの失敗が必ずしも対応する生成モデルが不適合であることを意味するとは限らないことを示唆する。
また,低レベルのテクスチャと高レベルのセマンティクスの相違による影響を解消するための追加実験も行います。
総じて,文献に共通に適用される標準評価手法やベンチマークの変更が必要であることが示唆された。
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