論文の概要: TransGAN: a Transductive Adversarial Model for Novelty Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15406v1
- Date: Tue, 29 Mar 2022 10:08:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-31 00:55:23.802079
- Title: TransGAN: a Transductive Adversarial Model for Novelty Detection
- Title(参考訳): TransGAN:ノベルティ検出のためのトランスダクティブ・逆数モデル
- Authors: Najiba Toron, Janaina Mourao-Miranda, John Shawe-Taylor
- Abstract要約: ノベルティ検出の一般的な設定は、トレーニング期間中に負のクラスの例のみが利用可能となる誘導的である。
一方、トランスダクティブノベルティ検出は、最近の関心の高まりを目撃したばかりでなく、トレーニング中に負のクラスを利用するだけでなく、新しい例を検出するための(ラベルのない)テストセットも組み込んでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.574919718545737
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Novelty detection, a widely studied problem in machine learning, is the
problem of detecting a novel class of data that has not been previously
observed. A common setting for novelty detection is inductive whereby only
examples of the negative class are available during training time. Transductive
novelty detection on the other hand has only witnessed a recent surge in
interest, it not only makes use of the negative class during training but also
incorporates the (unlabeled) test set to detect novel examples. Several studies
have emerged under the transductive setting umbrella that have demonstrated its
advantage over its inductive counterpart. Depending on the assumptions about
the data, these methods go by different names (e.g. transductive novelty
detection, semi-supervised novelty detection, positive-unlabeled learning,
out-of-distribution detection). With the use of generative adversarial networks
(GAN), a segment of those studies have adopted a transductive setup in order to
learn how to generate examples of the novel class. In this study, we propose
TransGAN, a transductive generative adversarial network that attempts to learn
how to generate image examples from both the novel and negative classes by
using a mixture of two Gaussians in the latent space. It achieves that by
incorporating an adversarial autoencoder with a GAN network, the ability to
generate examples of novel data points offers not only a visual representation
of novelties, but also overcomes the hurdle faced by many inductive methods of
how to tune the model hyperparameters at the decision rule level. Our model has
shown superior performance over state-of-the-art inductive and transductive
methods. Our study is fully reproducible with the code available publicly.
- Abstract(参考訳): 機械学習において広く研究されているノベルティ検出は、これまで観測されていない新しい種類のデータを検出する問題である。
ノベルティ検出の一般的な設定は、トレーニング期間中に負のクラスの例のみが利用可能となる誘導的である。
一方、トランスダクティブノベルティ検出は、最近の関心の高まりを目撃したばかりでなく、トレーニング中に負のクラスを利用するだけでなく、新しい例を検出するための(ラベルのない)テストセットも組み込んでいる。
いくつかの研究がトランスダクティブ・セッティング・傘の下に現れ、インダクティブ・セッティング・傘よりも優位性を示している。
データに関する仮定によっては、これらの手法は異なる名前(トランスダクティブ・ノベルティ検出、半教師付きノベルティ検出、ポジティブ・ラベル付き学習、分布外検出など)で行われる。
generative adversarial network (gan) の使用により、これらの研究のセグメントは、新しいクラスの例を生成する方法を学ぶために、トランスダクティブな設定を採用した。
本研究では, 潜在空間における2つのガウス系を混合することにより, 新規クラスと負クラスの両方から画像例を生成する方法を学習しようとする, トランスダクティブ生成逆ネットワークであるtransganを提案する。
GANネットワークに対向オートエンコーダを組み込むことで、新しいデータポイントの例を生成する能力は、新規性の視覚的表現を提供するだけでなく、決定規則レベルでモデルハイパーパラメータをチューニングする方法の多くの誘導的手法が直面するハードルを克服する。
我々のモデルは最先端のインダクティブ法やトランスダクティブ法よりも優れた性能を示した。
私たちの研究は完全に再現可能で、コードは公開されています。
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