論文の概要: Bayesian autoencoders with uncertainty quantification: Towards trustworthy anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12653v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 12:20:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 19:37:54.738039
• Title: Bayesian autoencoders with uncertainty quantification: Towards trustworthy anomaly detection
• Title（参考訳）: 不確実な定量化を伴うベイズオートエンコーダ:信頼に値する異常検出に向けて
• Authors: Bang Xiang Yong, Alexandra Brintrup
• Abstract要約: 本研究では, ベイズオートエンコーダ (BAEs) の定式化により, 全体の異常不確かさを定量化する。 不確実性の質を評価するために,不確実性の予測を拒否するオプションを追加して,異常を分類する作業を検討する。 本実験は,BAEと総異常不確かさが,ベンチマークデータセットと製造用実データセットのセットに与える影響を実証するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.24964622317634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite numerous studies of deep autoencoders (AEs) for unsupervised anomaly detection, AEs still lack a way to express uncertainty in their predictions, crucial for ensuring safe and trustworthy machine learning systems in high-stake applications. Therefore, in this work, the formulation of Bayesian autoencoders (BAEs) is adopted to quantify the total anomaly uncertainty, comprising epistemic and aleatoric uncertainties. To evaluate the quality of uncertainty, we consider the task of classifying anomalies with the additional option of rejecting predictions of high uncertainty. In addition, we use the accuracy-rejection curve and propose the weighted average accuracy as a performance metric. Our experiments demonstrate the effectiveness of the BAE and total anomaly uncertainty on a set of benchmark datasets and two real datasets for manufacturing: one for condition monitoring, the other for quality inspection.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出のための深いオートエンコーダ(aes)の研究が数多く行われているが、aesは依然として予測の不確実性を表現する手段を欠いている。 そこで本研究では, ベイズオートエンコーダ (BAEs) の定式化を応用して, てんかんおよびアレータリック不確実性を含む全異常不確かさを定量化する。 不確実性の品質を評価するために,不確実性の高い予測を拒絶する追加オプションとして異常を分類するタスクを検討する。 さらに,精度回帰曲線を用いて,重み付き平均精度を性能指標として提案する。 ベンチマークデータセットと実際の2つのデータセットにおけるbaeと全異常不確実性の有効性を実証し,1つは条件モニタリング,もう1つは品質検査を行った。

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