論文の概要: Normality-Calibrated Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection on Data Contamination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14825v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 00:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 14:22:25.834020
• Title: Normality-Calibrated Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection on Data Contamination
• Title（参考訳）: データ汚染の教師なし異常検出のための正規性共役オートエンコーダ
• Authors: Jongmin Yu, Hyeontaek Oh, Minkyung Kim, and Junsik Kim
• Abstract要約: 正規度校正オートエンコーダ(NCAE)は、汚染されたデータセットの異常検出性能を高めることができる。 NCAEは、エントロピーの低い潜在空間から高信頼な正規サンプルを逆向きに生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.547161155818913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose Normality-Calibrated Autoencoder (NCAE), which can boost anomaly detection performance on the contaminated datasets without any prior information or explicit abnormal samples in the training phase. The NCAE adversarially generates high confident normal samples from a latent space having low entropy and leverages them to predict abnormal samples in a training dataset. NCAE is trained to minimise reconstruction errors in uncontaminated samples and maximise reconstruction errors in contaminated samples. The experimental results demonstrate that our method outperforms shallow, hybrid, and deep methods for unsupervised anomaly detection and achieves comparable performance compared with semi-supervised methods using labelled anomaly samples in the training phase. The source code is publicly available on `https://github.com/andreYoo/NCAE_UAD.git'.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,汚染されたデータセットの異常検出性能を事前情報やトレーニングフェーズの異常サンプルなしで向上させることができる正規度校正オートエンコーダ(NCAE)を提案する。 NCAEは、エントロピーの低い潜在空間から高信頼の正常サンプルを逆向きに生成し、トレーニングデータセットの異常サンプルを予測する。 NCAEは汚染試料の復元誤差を最小限に抑え、汚染試料の復元誤差を最大化するよう訓練されている。 実験の結果,本手法は教師なし異常検出のための浅層・ハイブリッド・ディープ手法より優れており,訓練段階におけるラベル付き異常サンプルを用いた半教師付き手法と比較して高い性能を示した。 ソースコードは `https://github.com/andreYoo/NCAE_UAD.git' で公開されている。

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