論文の概要: Supervised Anomaly Detection via Conditional Generative Adversarial
Network and Ensemble Active Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11952v1
- Date: Sat, 24 Apr 2021 13:47:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:29:55.105151
- Title: Supervised Anomaly Detection via Conditional Generative Adversarial
Network and Ensemble Active Learning
- Title（参考訳）: 条件付き生成型adversarial networkとアンサンブルアクティブラーニングによる教師付き異常検出
- Authors: Zhi Chen, Jiang Duan, Li Kang and Guoping Qiu
- Abstract要約: 異常検出はマシンインテリジェンスに広く応用されているが、未解決の問題である。
従来の教師なし異常検出器は最適以下であり、教師付きモデルはバイアス予測を容易に行うことができる。
Ensemble Active Learning Generative Adversarial Network (EAL-GAN) の導入により,新たな教師付き異常検知器を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.112455929818484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection has wide applications in machine intelligence but is still
a difficult unsolved problem. Major challenges include the rarity of labeled
anomalies and it is a class highly imbalanced problem. Traditional unsupervised
anomaly detectors are suboptimal while supervised models can easily make biased
predictions towards normal data. In this paper, we present a new supervised
anomaly detector through introducing the novel Ensemble Active Learning
Generative Adversarial Network (EAL-GAN). EAL-GAN is a conditional GAN having a
unique one generator vs. multiple discriminators architecture where anomaly
detection is implemented by an auxiliary classifier of the discriminator. In
addition to using the conditional GAN to generate class balanced supplementary
training data, an innovative ensemble learning loss function ensuring each
discriminator makes up for the deficiencies of the others is designed to
overcome the class imbalanced problem, and an active learning algorithm is
introduced to significantly reduce the cost of labeling real-world data. We
present extensive experimental results to demonstrate that the new anomaly
detector consistently outperforms a variety of SOTA methods by significant
margins. The codes are available on Github.
- Abstract（参考訳）: 異常検出はマシンインテリジェンスに広く応用されているが、未解決の問題である。
主な課題はラベル付き異常の希少性であり、非常に不均衡な問題である。
従来の教師なし異常検出器は最適であるが、教師なしモデルは通常のデータに偏りのある予測をすることができる。
本稿では,EAL-GAN(Ensemble Active Learning Generative Adversarial Network)を導入し,新しい教師付き異常検出手法を提案する。
EAL-GANは、識別器の補助分類器によって異常検出を行う複数の識別器アーキテクチャに対して、ユニークな1つのジェネレータを持つ条件付きGANである。
条件付きGANを用いてクラスバランス付補足訓練データを生成することに加え、各識別器が他者の欠陥を補うことを保証した革新的なアンサンブル学習損失関数を設計し、実世界のデータのラベル付けコストを大幅に削減するアクティブ学習アルゴリズムを導入する。
我々は,新しい異常検出器が様々なSOTA法を有意なマージンで一貫した性能を発揮することを示すため,広範囲な実験結果を示した。
コードはgithubから入手できる。
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