Fugu-MT 論文翻訳(概要): OMASGAN: Out-of-Distribution Minimum Anomaly Score GAN for Sample Generation on the Boundary

論文の概要: OMASGAN: Out-of-Distribution Minimum Anomaly Score GAN for Sample Generation on the Boundary

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15273v1
Date: Thu, 28 Oct 2021 16:35:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-29 18:05:38.280035
Title: OMASGAN: Out-of-Distribution Minimum Anomaly Score GAN for Sample Generation on the Boundary
Title（参考訳）: OMASGAN: 境界領域におけるサンプル生成のための最小分布最小スコアGAN
Authors: Nikolaos Dionelis
Abstract要約: 生成モデルは, アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)サンプルに高い可能性と低い再構成損失を設定した。 OMASGANは、負のデータ増大方法で、推定分布境界上の異常サンプルを生成する。 OMASGANは、分布境界上に発生する異常最小値のOoDサンプルを含むことにより、再訓練を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative models trained in an unsupervised manner may set high likelihood and low reconstruction loss to Out-of-Distribution (OoD) samples. This increases Type II errors and leads to missed anomalies, overall decreasing Anomaly Detection (AD) performance. In addition, AD models underperform due to the rarity of anomalies. To address these limitations, we propose the OoD Minimum Anomaly Score GAN (OMASGAN). OMASGAN generates, in a negative data augmentation manner, anomalous samples on the estimated distribution boundary. These samples are then used to refine an AD model, leading to more accurate estimation of the underlying data distribution including multimodal supports with disconnected modes. OMASGAN performs retraining by including the abnormal minimum-anomaly-score OoD samples generated on the distribution boundary in a self-supervised learning manner. For inference, for AD, we devise a discriminator which is trained with negative and positive samples either generated (negative or positive) or real (only positive). OMASGAN addresses the rarity of anomalies by generating strong and adversarial OoD samples on the distribution boundary using only normal class data, effectively addressing mode collapse. A key characteristic of our model is that it uses any f-divergence distribution metric in its variational representation, not requiring invertibility. OMASGAN does not use feature engineering and makes no assumptions about the data distribution. The evaluation of OMASGAN on image data using the leave-one-out methodology shows that it achieves an improvement of at least 0.24 and 0.07 points in AUROC on average on the MNIST and CIFAR-10 datasets, respectively, over other benchmark and state-of-the-art models for AD.
Abstract（参考訳）: 教師なしの方法で訓練された生成モデルは、out-of-distribution (ood) サンプルに対して高い確率と低い再構成損失を設定できる。これにより、タイプIIエラーが増加し、異常が発生し、全体的なAnomaly Detection (AD)パフォーマンスが低下する。さらに、ADモデルは異常の出現率によって性能が低下する。これらの制約に対処するため,OoD Minimum Anomaly Score GAN (OMASGAN)を提案する。 OMASGANは、負のデータ増大方法で、推定分布境界上の異常サンプルを生成する。これらのサンプルはADモデルを洗練するために使用され、非接続モードのマルチモーダルサポートを含む基礎となるデータ分布をより正確に推定する。 OMASGANは、分布境界上に発生する異常最小値のOoDサンプルを自己教師付き学習方法で含み、再訓練を行う。推論のために、ADに対して、負のサンプルと正のサンプルを生成(負または正)または実(正のみ)で訓練する判別器を考案する。 OMASGANは, 正規クラスデータのみを用いて分布境界上の強・逆OODサンプルを生成し, モード崩壊に効果的に対処する。本モデルの重要な特徴は, 可逆性を必要とせず, 変分表現において任意のf-ダイバージェンス分布計量を用いる点である。 OMASGANは機能工学を使わず、データ分散について仮定しない。画像データに対するOMASGANの評価は,AUROCのMNISTおよびCIFAR-10データセットの平均0.24点と0.07点の改善を,他のベンチマークとADの最先端モデルに対して達成していることを示している。

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