論文の概要: PAC-Wrap: Semi-Supervised PAC Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10798v1
• Date: Sun, 22 May 2022 11:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 16:35:29.765919
• Title: PAC-Wrap: Semi-Supervised PAC Anomaly Detection
• Title（参考訳）: PAC-Wrap:半監督型PAC異常検出
• Authors: Shuo Li, Xiayan Ji, Edgar Dobriban, Oleg Sokolsky, Insup Lee
• Abstract要約: 異常検出アルゴリズムに対する偽陰性および偽陽性検出率のほぼ正しい保証を提供する。 我々の手法(PAC-Wrap)は,既存のほぼすべての半教師付きおよび教師なし異常検出手法をラップできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.712657102532567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is essential for preventing hazardous outcomes for safety-critical applications like autonomous driving. Given their safety-criticality, these applications benefit from provable bounds on various errors in anomaly detection. To achieve this goal in the semi-supervised setting, we propose to provide Probably Approximately Correct (PAC) guarantees on the false negative and false positive detection rates for anomaly detection algorithms. Our method (PAC-Wrap) can wrap around virtually any existing semi-supervised and unsupervised anomaly detection method, endowing it with rigorous guarantees. Our experiments with various anomaly detectors and datasets indicate that PAC-Wrap is broadly effective.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車のような安全クリティカルなアプリケーションの危険な結果を防止するには異常検出が不可欠である。 安全性臨界性を考えると、これらのアプリケーションは異常検出における様々なエラーに対する証明可能な境界の恩恵を受ける。 半教師付き環境でこの目標を達成するため,異常検出アルゴリズムに対する偽陰性および偽陽性検出率に関する確率的近似(PAC)保証を提案する。 提案手法(PAC-Wrap)は,既存の半教師付きおよび教師なし異常検出手法をほぼすべてラップし,厳密な保証を与える。 各種異常検知器とデータセットを用いた実験により,PAC-Wrapが有効であることが示唆された。

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