論文の概要: Dual-encoder Bidirectional Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11834v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 05:05:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:39:53.562730
• Title: Dual-encoder Bidirectional Generative Adversarial Networks for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: dual-encoder bidirectional generative adversarial network for anomaly detection
• Authors: Teguh Budianto, Tomohiro Nakai, Kazunori Imoto, Takahiro Takimoto, Kosuke Haruki
• Abstract要約: 我々は、ジェネレータと識別器ネットワークを同時に訓練した双方向GANアーキテクチャのデュアルエンコーダを開発する。 提案手法が正常試料の分布を捉えるのに有効であることを示し,ganモデルにおける異常検出を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have shown promise for various problems including anomaly detection. When anomaly detection is performed using GAN models that learn only the features of normal data samples, data that are not similar to normal data are detected as abnormal samples. The present approach is developed by employing a dual-encoder in a bidirectional GAN architecture that is trained simultaneously with a generator and a discriminator network. Through the learning mechanism, the proposed method aims to reduce the problem of bad cycle consistency, in which a bidirectional GAN might not be able to reproduce samples with a large difference between normal and abnormal samples. We assume that bad cycle consistency occurs when the method does not preserve enough information of the sample data. We show that our proposed method performs well in capturing the distribution of normal samples, thereby improving anomaly detection on GAN-based models. Experiments are reported in which our method is applied to publicly available datasets, including application to a brain magnetic resonance imaging anomaly detection system.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は、異常検出を含む様々な問題に対して、将来性を示す。 正常なデータサンプルの特徴のみを学習するGANモデルを用いて異常検出を行うと、正常なデータと類似しないデータが異常サンプルとして検出される。 本手法は,ジェネレータと識別器ネットワークを同時にトレーニングする双方向GANアーキテクチャにおいて,デュアルエンコーダを用いて開発する。 本手法は, 正常試料と異常試料との大きな差を伴って, 双方向のGANがサンプルを再現できないという, 悪循環整合性の問題を軽減することを目的としている。 サンプルデータの十分な情報を保存できない場合、悪いサイクル一貫性が発生すると仮定する。 提案手法が正常試料の分布を捉えるのに有効であることを示し,ganモデルにおける異常検出を改善した。 脳磁気共鳴画像異常検出システムへの応用を含む,公開データセットに本手法を適用した実験を報告する。

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