論文の概要: Understanding the Effect of Bias in Deep Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07346v1
• Date: Sun, 16 May 2021 03:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-18 15:05:40.946792
• Title: Understanding the Effect of Bias in Deep Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 深部異常検出におけるバイアスの影響の理解
• Authors: Ziyu Ye, Yuxin Chen and Haitao Zheng
• Abstract要約: 異常検出はラベル付き異常データの不足のため、機械学習においてユニークな課題となる。 最近の研究は、追加のラベル付き異常サンプルによる深部異常検出モデルのトレーニングを増強することで、このような問題を緩和しようとするものである。 本稿では,異常検出に対するバイアス付き異常集合の効果を理解することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.83398707988473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection presents a unique challenge in machine learning, due to the scarcity of labeled anomaly data. Recent work attempts to mitigate such problems by augmenting training of deep anomaly detection models with additional labeled anomaly samples. However, the labeled data often does not align with the target distribution and introduces harmful bias to the trained model. In this paper, we aim to understand the effect of a biased anomaly set on anomaly detection. Concretely, we view anomaly detection as a supervised learning task where the objective is to optimize the recall at a given false positive rate. We formally study the relative scoring bias of an anomaly detector, defined as the difference in performance with respect to a baseline anomaly detector. We establish the first finite sample rates for estimating the relative scoring bias for deep anomaly detection, and empirically validate our theoretical results on both synthetic and real-world datasets. We also provide an extensive empirical study on how a biased training anomaly set affects the anomaly score function and therefore the detection performance on different anomaly classes. Our study demonstrates scenarios in which the biased anomaly set can be useful or problematic, and provides a solid benchmark for future research.
• Abstract（参考訳）: 異常検出はラベル付き異常データの不足のため、機械学習においてユニークな課題となる。 最近の研究は、追加のラベル付き異常サンプルによる深部異常検出モデルのトレーニングを増強することで、このような問題を緩和しようとするものである。 しかし、ラベル付きデータはしばしば対象の分布と一致せず、訓練されたモデルに有害なバイアスをもたらす。 本稿では,異常検出に対するバイアス付き異常集合の効果を理解することを目的とする。 具体的には,異常検出を,与えられた偽陽性率でリコールを最適化することを目的とした教師付き学習課題とみなす。 本稿では, 異常検出器の性能差として定義される異常検出器の相対的評価バイアスについて, 正式に検討する。 深部異常検出のための相対的採点バイアスを推定するための最初の有限標本率を確立し, 合成および実世界の両方のデータセットに関する理論的結果を実証的に検証した。 また、偏りのあるトレーニング異常セットが異常スコア関数にどのように影響するか、また、異なる異常クラスにおける検出性能について広範な実証的研究を行った。 本研究は,バイアス付き異常集合が有用あるいは問題となるシナリオを示し,今後の研究に確かなベンチマークを提供する。

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