論文の概要: ADBench: Anomaly Detection Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09426v1
- Date: Sun, 19 Jun 2022 15:02:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 14:00:43.039305
- Title: ADBench: Anomaly Detection Benchmark
- Title（参考訳）: ADBench: 異常検出ベンチマーク
- Authors: Songqiao Han, Xiyang Hu, Hailiang Huang, Mingqi Jiang, Yue Zhao
- Abstract要約: ADBenchと名付けられた55のベンチマークデータセット上で、30のアルゴリズムで最も包括的な異常検出ベンチマークを実行する。
我々の広範囲な実験(合計93,654件)は、監視と異常タイプの役割に関する意味ある洞察を特定し、アルゴリズムの選択と設計における研究者の今後の方向性を解き放つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.242055777156649
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given a long list of anomaly detection algorithms developed in the last few
decades, how do they perform with regard to (i) varying levels of supervision,
(ii) different types of anomalies, and (iii) noisy and corrupted data? In this
work, we answer these key questions by conducting (to our best knowledge) the
most comprehensive anomaly detection benchmark with 30 algorithms on 55
benchmark datasets, named ADBench. Our extensive experiments (93,654 in total)
identify meaningful insights into the role of supervision and anomaly types,
and unlock future directions for researchers in algorithm selection and design.
With ADBench, researchers can easily conduct comprehensive and fair evaluations
for newly proposed methods on the datasets (including our contributed ones from
natural language and computer vision domains) against the existing baselines.
To foster accessibility and reproducibility, we fully open-source ADBench and
the corresponding results.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年に開発された異常検出アルゴリズムの長いリストを考えると、それらはどのように振る舞うのか?
(i)様々なレベルの監督。
(ii)異なる種類の異常、
(iii)騒がしく、腐敗したデータ?
本研究では、55のベンチマークデータセット上で30のアルゴリズムによる最も包括的な異常検出ベンチマークをadbenchという名で実施し、これらの重要な質問に答える。
我々の広範囲な実験(合計93,654件)は、監視と異常タイプの役割に関する意味ある洞察を特定し、アルゴリズムの選択と設計における研究者の今後の方向性を解き放つ。
ADBenchを使えば、研究者は既存のベースラインに対して、データセット(自然言語やコンピュータビジョンドメインからの貢献者を含む)に新たに提案された手法について、包括的で公平な評価を容易に行えます。
アクセシビリティと再現性を向上するため,ADBenchとそれに対応する結果をオープンソース化した。
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