論文の概要: ARES: Locally Adaptive Reconstruction-based Anomaly Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07604v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 15:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 20:10:42.998729
• Title: ARES: Locally Adaptive Reconstruction-based Anomaly Scoring
• Title（参考訳）: ARES: 局所適応型再構成に基づく異常検査
• Authors: Adam Goodge, Bryan Hooi, See Kiong Ng, Wee Siong Ng
• Abstract要約: 本研究では, 異常スコアリング関数が, 正常サンプルの範囲にわたる復元誤差の自然な変動に適応しないことを示す。 本稿では,適応的再構成誤りに基づくスコーリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.707159917988733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How can we detect anomalies: that is, samples that significantly differ from a given set of high-dimensional data, such as images or sensor data? This is a practical problem with numerous applications and is also relevant to the goal of making learning algorithms more robust to unexpected inputs. Autoencoders are a popular approach, partly due to their simplicity and their ability to perform dimension reduction. However, the anomaly scoring function is not adaptive to the natural variation in reconstruction error across the range of normal samples, which hinders their ability to detect real anomalies. In this paper, we empirically demonstrate the importance of local adaptivity for anomaly scoring in experiments with real data. We then propose our novel Adaptive Reconstruction Error-based Scoring approach, which adapts its scoring based on the local behaviour of reconstruction error over the latent space. We show that this improves anomaly detection performance over relevant baselines in a wide variety of benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像やセンサデータなど,特定の高次元データのセットと大きく異なるサンプルを検出するには,どうすればよいのでしょう? これは多くのアプリケーションにおいて現実的な問題であり、予期しない入力に対して学習アルゴリズムをより堅牢にするという目標にも関係している。 オートエンコーダは、その単純さと次元の縮小能力によって、一般的なアプローチである。 しかし、異常スコア関数は、通常のサンプルの範囲にわたる復元誤差の自然な変動に適応せず、実際の異常を検出する能力を妨げている。 本稿では,実データを用いた実験において,局所適応性の重要性を実証的に示す。 そこで本研究では,潜在空間における再構成誤差の局所的挙動に基づいてスコアリングを行う適応的再構成誤差に基づくスコアリング手法を提案する。 これは,様々なベンチマークデータセットにおいて,関連するベースラインよりも異常検出性能が向上することを示す。

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