論文の概要: DASVDD: Deep Autoencoding Support Vector Data Descriptor for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05410v4
• Date: Sat, 20 Jan 2024 20:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 00:37:35.154831
• Title: DASVDD: Deep Autoencoding Support Vector Data Descriptor for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: DASVDD: 異常検出のためのDeep Autoencoding Support Vector Data Descriptor
• Authors: Hadi Hojjati, Narges Armanfard
• Abstract要約: 半教師付き異常検出は、通常のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて、通常のサンプルから異常を検出することを目的としている。 本稿では,自己エンコーダのパラメータを協調的に学習する手法であるDASVDDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.19194451963411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised anomaly detection aims to detect anomalies from normal samples using a model that is trained on normal data. With recent advancements in deep learning, researchers have designed efficient deep anomaly detection methods. Existing works commonly use neural networks to map the data into a more informative representation and then apply an anomaly detection algorithm. In this paper, we propose a method, DASVDD, that jointly learns the parameters of an autoencoder while minimizing the volume of an enclosing hyper-sphere on its latent representation. We propose an anomaly score which is a combination of autoencoder's reconstruction error and the distance from the center of the enclosing hypersphere in the latent representation. Minimizing this anomaly score aids us in learning the underlying distribution of the normal class during training. Including the reconstruction error in the anomaly score ensures that DASVDD does not suffer from the common hypersphere collapse issue since the DASVDD model does not converge to the trivial solution of mapping all inputs to a constant point in the latent representation. Experimental evaluations on several benchmark datasets show that the proposed method outperforms the commonly used state-of-the-art anomaly detection algorithms while maintaining robust performance across different anomaly classes.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き異常検出は、通常のデータに基づいて訓練されたモデルを用いて、通常のサンプルから異常を検出することを目的としている。 近年のディープラーニングの進歩により、研究者は効率的な深部異常検出法を考案した。 既存の研究では、ニューラルネットワークを使ってデータをより情報的な表現にマッピングし、異常検出アルゴリズムを適用している。 本稿では,自動エンコーダのパラメータを協調的に学習し,その潜在表現上で囲む超球の体積を最小化する手法であるdasvddを提案する。 本稿では,オートエンコーダの再構成誤差と,潜在表現における囲む超球の中心からの距離を組み合わせた異常スコアを提案する。 この異常スコアの最小化は、トレーニング中の正規クラスの基本的な分布を学ぶのに役立つ。 DASVDDモデルは、全ての入力を潜在表現の定数点にマッピングする自明な解に収束しないので、DASVDDが共通の超球崩壊問題に悩まされないことを保証する。 いくつかのベンチマークデータセットにおける実験的評価により、提案手法は、異なる異常クラスにわたる堅牢なパフォーマンスを維持しつつ、一般的に使用される最先端異常検出アルゴリズムよりも優れていることが示された。

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