論文の概要: Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04662v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 10:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:28:00.308479
• Title: Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space
• Title（参考訳）: 潜在空間における選択と重み付けに基づく異常検出
• Authors: Yiwen Liao, Alexander Bartler, and Bin Yang
• Abstract要約: SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。 ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.01328671569759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the high requirements of automation in the era of Industry 4.0, anomaly detection plays an increasingly important role in higher safety and reliability in the production and manufacturing industry. Recently, autoencoders have been widely used as a backend algorithm for anomaly detection. Different techniques have been developed to improve the anomaly detection performance of autoencoders. Nonetheless, little attention has been paid to the latent representations learned by autoencoders. In this paper, we propose a novel selection-and-weighting-based anomaly detection framework called SWAD. In particular, the learned latent representations are individually selected and weighted. Experiments on both benchmark and real-world datasets have shown the effectiveness and superiority of SWAD. On the benchmark datasets, the SWAD framework has reached comparable or even better performance than the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 産業 4.0 の時代のオートメーションの高い条件によって、異常な検出は生産および製造業のより高い安全そして信頼性でますます重要な役割を担います。 近年,自動エンコーダは異常検出のバックエンドアルゴリズムとして広く利用されている。 オートエンコーダの異常検出性能を改善するために,様々な技術が開発されている。 それでも、オートエンコーダが学んだ潜在表現にはほとんど注意が払われていない。 本稿では,新しい選択・重み付けに基づく異常検出フレームワークswadを提案する。 特に、学習された潜在表現は個別に選択され重み付けされる。 ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。 ベンチマークデータセットでは、SWADフレームワークは最先端のアプローチと同等あるいはそれ以上のパフォーマンスに達している。

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