論文の概要: Comparison of Anomaly Detectors: Context Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06260v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 15:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 13:08:37.239413
• Title: Comparison of Anomaly Detectors: Context Matters
• Title（参考訳）: 異常検出器の比較:文脈問題
• Authors: V\'it \v{S}kv\'ara, Jan Franc\r{u}, Mat\v{e}j Zorek, Tom\'a\v{s} Pevn\'y, V\'aclav \v{S}m\'idl
• Abstract要約: この比較の目的は、様々なパラダイムの異常検出方法の比較と、異なる結果をもたらす可能性のある変動源の同定である。 画像データの最良の結果は、実験条件に応じて、特徴マッチングGANまたは変動オートエンコーダ(VAE)とOC-SVMの組み合わせによって得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models are challenging the classical methods in the field of anomaly detection nowadays. Every new method provides evidence of outperforming its predecessors, often with contradictory results. The objective of this comparison is twofold: comparison of anomaly detection methods of various paradigms, and identification of sources of variability that can yield different results. The methods were compared on popular tabular and image datasets. While the one class support-vector machine (OC-SVM) had no rival on the tabular datasets, the best results on the image data were obtained either by a feature-matching GAN or a combination of variational autoencoder (VAE) and OC-SVM, depending on the experimental conditions. The main sources of variability that can influence the performance of the methods were identified to be: the range of searched hyper-parameters, the methodology of model selection, and the choice of the anomalous samples. All our code and results are available for download.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデルは、現在、異常検出の分野で古典的な手法に挑戦している。 あらゆる新しい手法は前者より優れており、しばしば矛盾した結果をもたらす。 この比較の目的は、様々なパラダイムの異常検出方法の比較と、異なる結果をもたらす可能性のある変動源の同定である。 これらの手法は一般的な表や画像のデータセットと比較された。 1つのクラスサポートベクターマシン(oc-svm)は表型データセットに競合しないが、画像データの最良の結果は機能マッチングganか、実験条件に応じて変分オートエンコーダ(vae)とoc-svmの組み合わせによって得られた。 提案手法の性能に影響を及ぼす変数の主な要因は,探索されたハイパーパラメータの範囲,モデル選択の方法論,異常サンプルの選択である。 コードと結果はすべてダウンロード可能です。

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