論文の概要: Enhancing Unsupervised Anomaly Detection with Score-Guided Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04684v3
- Date: Mon, 9 Oct 2023 03:30:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 17:34:39.768453
- Title: Enhancing Unsupervised Anomaly Detection with Score-Guided Network
- Title（参考訳）: スコアガイドネットワークによる教師なし異常検出の強化
- Authors: Zongyuan Huang, Baohua Zhang, Guoqiang Hu, Longyuan Li, Yanyan Xu,
Yaohui Jin
- Abstract要約: 異常検出は、医療や金融システムなど、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
正規データと異常データの間の異常スコアの差を学習・拡大するために,スコア誘導正規化を用いた新しいスコアネットワークを提案する。
次に,スコア誘導型オートエンコーダ(SG-AE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.127091975959358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly detection plays a crucial role in various real-world applications,
including healthcare and finance systems. Owing to the limited number of
anomaly labels in these complex systems, unsupervised anomaly detection methods
have attracted great attention in recent years. Two major challenges faced by
the existing unsupervised methods are: (i) distinguishing between normal and
abnormal data in the transition field, where normal and abnormal data are
highly mixed together; (ii) defining an effective metric to maximize the gap
between normal and abnormal data in a hypothesis space, which is built by a
representation learner. To that end, this work proposes a novel scoring network
with a score-guided regularization to learn and enlarge the anomaly score
disparities between normal and abnormal data. With such score-guided strategy,
the representation learner can gradually learn more informative representation
during the model training stage, especially for the samples in the transition
field. We next propose a score-guided autoencoder (SG-AE), incorporating the
scoring network into an autoencoder framework for anomaly detection, as well as
other three state-of-the-art models, to further demonstrate the effectiveness
and transferability of the design. Extensive experiments on both synthetic and
real-world datasets demonstrate the state-of-the-art performance of these
score-guided models (SGMs).
- Abstract（参考訳）: 異常検出は、医療や金融システムを含む様々な現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
複雑なシステムにおける異常ラベルの数が限られているため,近年,教師なし異常検出法が注目されている。
既存の教師なしメソッドが直面する2つの大きな課題は次のとおりである。
(i)正常データと異常データを高度に混合した遷移場における異常データとを区別すること。
二 表現学習者が構築した仮説空間における正規データと異常データのギャップを最大化するために有効な計量を定義すること。
そこで本研究では,正規データと異常データとの異常スコア差を学習・拡大するために,スコア誘導正規化による新しいスコアリングネットワークを提案する。
このようなスコア誘導戦略により、表現学習者は、モデルトレーニング段階、特に遷移分野のサンプルにおいて、より情報的な表現を徐々に学習することができる。
次に、スコア誘導型オートエンコーダ(SG-AE)を提案し、スコアリングネットワークをアノマ検出のためのオートエンコーダフレームワークと他の3つの最先端モデルに組み込むことにより、設計の有効性と転送性をさらに実証する。
合成および実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、これらのスコア誘導モデル(SGM)の最先端性能を示す。
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