論文の概要: Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09051v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 05:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:33:58.652266
• Title: Autoencoders for unsupervised anomaly detection in high energy physics
• Title（参考訳）: 高エネルギー物理における教師なし異常検出のためのオートエンコーダ
• Authors: Thorben Finke, Michael Kr\"amer, Alessandro Morandini, Alexander M\"uck, Ivan Oleksiyuk
• Abstract要約: QCDジェット画像の背景にあるトップジェット画像のタグ付けについて検討する。 標準オートエンコーダ設定をモデル非依存の異常タガーとはみなせないことを示す。 モデル非依存異常検出の課題に対する性能改善策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.54048699217668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoencoders are widely used in machine learning applications, in particular for anomaly detection. Hence, they have been introduced in high energy physics as a promising tool for model-independent new physics searches. We scrutinize the usage of autoencoders for unsupervised anomaly detection based on reconstruction loss to show their capabilities, but also their limitations. As a particle physics benchmark scenario, we study the tagging of top jet images in a background of QCD jet images. Although we reproduce the positive results from the literature, we show that the standard autoencoder setup cannot be considered as a model-independent anomaly tagger by inverting the task: due to the sparsity and the specific structure of the jet images, the autoencoder fails to tag QCD jets if it is trained on top jets even in a semi-supervised setup. Since the same autoencoder architecture can be a good tagger for a specific example of an anomaly and a bad tagger for a different example, we suggest improved performance measures for the task of model-independent anomaly detection. We also improve the capability of the autoencoder to learn non-trivial features of the jet images, such that it is able to achieve both top jet tagging and the inverse task of QCD jet tagging with the same setup. However, we want to stress that a truly model-independent and powerful autoencoder-based unsupervised jet tagger still needs to be developed.
• Abstract（参考訳）: オートエンコーダは機械学習アプリケーション、特に異常検出に広く使われている。 したがって、これらはモデルに依存しない新しい物理探索のための有望なツールとして高エネルギー物理学で導入された。 再構成損失に基づく教師なし異常検出におけるオートエンコーダの利用について検討し,その性能と限界について検討した。 粒子物理ベンチマークのシナリオとして,QCDジェット画像の背景におけるトップジェット画像のタグ付けについて検討する。 文献から正の結果を再現するが、タスクを反転させることで、標準オートエンコーダ設定をモデル非依存のアノマリータガーとはみなせないことを示す: ジェット画像のスパーシティと特定の構造のため、半教師付き設定でもトップジェットで訓練された場合、オートエンコーダはqcdジェットをタグ付けできない。 同一のオートエンコーダアーキテクチャは異常の特定の例には良いタグであり,異なる例には悪いタグでありうるので,モデルに依存しない異常検出のタスクには,性能改善策を提案する。 また、ジェット画像の非自明な特徴を学習するオートエンコーダの能力も向上し、同じ設定でトップジェットタグ付けとqcdジェットタグ付けの逆タスクの両方を実現できる。 しかし、真にモデル非依存で強力なautoencoderベースの教師なしのjet taggerの開発が必要であることを強調したい。

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