論文の概要: Anomaly Detection using Capsule Networks for High-dimensional Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13514v2
- Date: Tue, 28 Dec 2021 04:02:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-30 12:21:49.018865
- Title: Anomaly Detection using Capsule Networks for High-dimensional Datasets
- Title（参考訳）: カプセルネットワークを用いた高次元データセットの異常検出
- Authors: Inderjeet Singh and Nandyala Hemachandra
- Abstract要約: 本研究では, カプセルネットワークを用いて異常検出を行う。
我々の知る限りでは、これはカプセルネットワークが高次元複素データ設定における異常検出タスクのために解析される最初の事例である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection is an essential problem in machine learning. Application
areas include network security, health care, fraud detection, etc., involving
high-dimensional datasets. A typical anomaly detection system always faces the
class-imbalance problem in the form of a vast difference in the sample sizes of
different classes. They usually have class overlap problems. This study used a
capsule network for the anomaly detection task. To the best of our knowledge,
this is the first instance where a capsule network is analyzed for the anomaly
detection task in a high-dimensional complex data setting. We also handle the
related novelty and outlier detection problems. The architecture of the capsule
network was suitably modified for a binary classification task. Capsule
networks offer a good option for detecting anomalies due to the effect of
viewpoint invariance captured in its predictions and viewpoint equivariance
captured in internal capsule architecture. We used six-layered under-complete
autoencoder architecture with second and third layers containing capsules. The
capsules were trained using the dynamic routing algorithm. We created
$10$-imbalanced datasets from the original MNIST dataset and compared the
performance of the capsule network with $5$ baseline models. Our leading test
set measures are F1-score for minority class and area under the ROC curve. We
found that the capsule network outperformed every other baseline model on the
anomaly detection task by using only ten epochs for training and without using
any other data level and algorithm level approach. Thus, we conclude that
capsule networks are excellent in modeling complex high-dimensional imbalanced
datasets for the anomaly detection task.
- Abstract（参考訳）: 異常検出は機械学習の重要な問題である。
アプリケーション領域には、ネットワークセキュリティ、医療、不正検出など、高次元データセットが含まれる。
典型的な異常検出システムは、クラス間のサンプルサイズが大きく異なるという形で常にクラス不均衡問題に直面している。
クラスオーバーラップの問題が多い。
本研究は,異常検出タスクにカプセルネットワークを用いた。
我々の知る限りでは、これはカプセルネットワークが高次元複素データ設定における異常検出タスクのために解析される最初の事例である。
また,関連する新奇性および異常検出問題にも対処する。
カプセルネットワークのアーキテクチャはバイナリ分類タスクに好適に修正された。
カプセルネットワークは、内部カプセルアーキテクチャで捉えた視点不変性や視点等価性の影響により、異常を検出するための優れた選択肢を提供する。
カプセルを含む第2層と第3層の6層非完全オートエンコーダアーキテクチャを用いた。
カプセルは動的ルーティングアルゴリズムを用いて訓練された。
私たちはオリジナルのMNISTデータセットから10ドルの不均衡データセットを作成し、カプセルネットワークのパフォーマンスを5ドルのベースラインモデルと比較しました。
我々の主要なテストセットは、ROC曲線の下でのマイノリティクラスとエリアに対するF1スコアである。
カプセルネットワークは,データレベルやアルゴリズムレベルでのアプローチを使わずに,トレーニングに10エポックしか使わないことで,異常検出タスクにおける他のすべてのベースラインモデルよりも優れていた。
その結果,カプセルネットワークは複雑な高次元不均衡データセットのモデル化に優れることがわかった。
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