論文の概要: Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for Supervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00684v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 01:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:17:22.829488
• Title: Meta-learning One-class Classifiers with Eigenvalue Solvers for Supervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 固有値解を用いた教師付き異常検出のためのメタラーニングワンクラス分類器
• Authors: Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai
• Abstract要約: 教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。 提案手法は,既存の異常検出法や少数ショット学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.888835686183995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network-based anomaly detection methods have shown to achieve high performance. However, they require a large amount of training data for each task. We propose a neural network-based meta-learning method for supervised anomaly detection. The proposed method improves the anomaly detection performance on unseen tasks, which contains a few labeled normal and anomalous instances, by meta-training with various datasets. With a meta-learning framework, quick adaptation to each task and its effective backpropagation are important since the model is trained by the adaptation for each epoch. Our model enables them by formulating adaptation as a generalized eigenvalue problem with one-class classification; its global optimum solution is obtained, and the solver is differentiable. We experimentally demonstrate that the proposed method achieves better performance than existing anomaly detection and few-shot learning methods on various datasets.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく異常検出手法は高い性能を実現することが示されている。 しかし、それらはタスクごとに大量のトレーニングデータを必要とします。 教師付き異常検出のためのニューラルネットワークに基づくメタラーニング手法を提案する。 提案手法は,各種データセットを用いたメタトレーニングにより,いくつかのラベル付き正常インスタンスと異常インスタンスを含む未確認タスクの異常検出性能を改善する。 メタ学習フレームワークでは,各タスクへの迅速な適応とその効果的なバックプロパゲーションが重要である。 我々のモデルは,一級分類による一般化固有値問題として適応を定式化し,その大域的最適解を求め,解法を微分可能とした。 提案手法は,既存の異常検出法や,各種データセットの少ない学習法よりも優れた性能を実現することを実験的に実証した。

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