論文の概要: "Flux+Mutability": A Conditional Generative Approach to One-Class Classification and Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08609v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 01:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 15:25:29.380183
• Title: "Flux+Mutability": A Conditional Generative Approach to One-Class Classification and Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Flux+Mutability:一級分類と異常検出のための条件付き生成手法
• Authors: C. Fanelli, J. Giroux and Z. Papandreou
• Abstract要約: 異常検出は、標準モデルを超えた新しい物理を見つける最前線にある。 本稿では,Flux+Mutabilityと呼ばれる新しい機械学習アーキテクチャの実装について詳述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.371371475735559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly Detection is becoming increasingly popular within the experimental physics community. At experiments such as the Large Hadron Collider, anomaly detection is at the forefront of finding new physics beyond the Standard Model. This paper details the implementation of a novel Machine Learning architecture, called Flux+Mutability, which combines cutting-edge conditional generative models with clustering algorithms. In the `flux' stage we learn the distribution of a reference class. The `mutability' stage at inference addresses if data significantly deviates from the reference class. We demonstrate the validity of our approach and its connection to multiple problems spanning from one-class classification to anomaly detection. In particular, we apply our method to the isolation of neutral showers in an electromagnetic calorimeter and show its performance in detecting anomalous dijets events from standard QCD background. This approach limits assumptions on the reference sample and remains agnostic to the complementary class of objects of a given problem. We describe the possibility of dynamically generating a reference population and defining selection criteria via quantile cuts. Remarkably this flexible architecture can be deployed for a wide range of problems, and applications like multi-class classification or data quality control are left for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は実験物理学のコミュニティでますます人気が高まっている。 大型ハドロン衝突型加速器のような実験では、異常検出は標準モデルを超えた新しい物理を見つける最前線にある。 本稿では,最先端条件生成モデルとクラスタリングアルゴリズムを組み合わせた新しい機械学習アーキテクチャであるflux+mutabilityの実装について述べる。 flux'のステージでは、参照クラスの分布を学習します。 推論における `mutability' ステージは、データが参照クラスから著しく逸脱している場合に対処します。 本手法の有効性と,1クラス分類から異常検出までの複数の問題との関連性を示す。 特に, 電磁カロリー計における中性シャワーの分離に本手法を適用し, 標準QCD背景からの異常ジジェットの検出におけるその性能を示す。 このアプローチは参照サンプルの仮定を制限し、与えられた問題のオブジェクトの相補的なクラスとは無関係である。 本稿では,参照集団を動的に生成し,定量化による選択基準を定義する可能性について述べる。 注目すべきは、この柔軟なアーキテクチャは幅広い問題に対してデプロイでき、マルチクラスの分類やデータ品質管理のようなアプリケーションは、さらなる探索のために残されていることだ。

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