論文の概要: Data Augmentation is a Hyperparameter: Cherry-picked Self-Supervision
for Unsupervised Anomaly Detection is Creating the Illusion of Success
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07734v7
- Date: Fri, 28 Jul 2023 00:39:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 16:50:37.178520
- Title: Data Augmentation is a Hyperparameter: Cherry-picked Self-Supervision
for Unsupervised Anomaly Detection is Creating the Illusion of Success
- Title（参考訳）: データ拡張はハイパーパラメータである:チェリーピックによる教師なし異常検出のためのセルフスーパービジョンは成功の錯覚を生み出す
- Authors: Jaemin Yoo, Tiancheng Zhao, and Leman Akoglu
- Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、現実の問題に対する監督的なシグナルを作成するための、有望な代替手段として登場した。
近年の研究では、この拡張のタイプが精度に重大な影響を与えていると報告されている。
この研究は、画像ベースのSSADをより大きなレンズの下に配置し、SSADにおけるデータ拡張の役割を調べることを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.409069707518466
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising alternative to
create supervisory signals to real-world problems, avoiding the extensive cost
of manual labeling. SSL is particularly attractive for unsupervised tasks such
as anomaly detection (AD), where labeled anomalies are rare or often
nonexistent. A large catalog of augmentation functions has been used for
SSL-based AD (SSAD) on image data, and recent works have reported that the type
of augmentation has a significant impact on accuracy. Motivated by those, this
work sets out to put image-based SSAD under a larger lens and investigate the
role of data augmentation in SSAD. Through extensive experiments on 3 different
detector models and across 420 AD tasks, we provide comprehensive numerical and
visual evidences that the alignment between data augmentation and
anomaly-generating mechanism is the key to the success of SSAD, and in the lack
thereof, SSL may even impair accuracy. To the best of our knowledge, this is
the first meta-analysis on the role of data augmentation in SSAD.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、手動ラベリングの大幅なコストを回避し、現実の問題に対する監督的な信号を作成するための有望な代替手段として登場した。
SSLは、ラベル付き異常が稀で、しばしば存在しない、異常検出(AD)のような教師なしのタスクには特に魅力的である。
画像データに対するsslベースの広告(ssad)には、拡張機能の大規模なカタログが使われており、最近の研究では、拡張のタイプが精度に大きな影響を与えていると報告されている。
この研究の動機は、画像ベースのssadをより大きなレンズの下に置き、ssadにおけるデータ拡張の役割を調べることだ。
3つの異なる検出器モデルと420のADタスクに関する広範な実験を通じて、データの増大と異常発生機構の整合がSSADの成功の鍵であり、その欠如によりSSLが精度を損なう可能性があるという包括的な数値的および視覚的証拠を提供する。
我々の知る限りでは、SSADにおけるデータ拡張の役割に関する最初のメタ分析である。
関連論文リスト
- A Survey of the Self Supervised Learning Mechanisms for Vision Transformers [5.152455218955949]
視覚タスクにおける自己教師あり学習(SSL)の適用は注目されている。
SSL手法を体系的に分類する包括的分類法を開発した。
SSLの背後にあるモチベーションについて議論し、人気のある事前トレーニングタスクをレビューし、この分野の課題と進歩を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T07:38:28Z) - End-To-End Self-tuning Self-supervised Time Series Anomaly Detection [32.746688248671084]
時系列異常検出(TSAD)は、環境センサ、産業タイプ、患者バイオマーカーなど、多くの応用を見出す。
TSADの2倍の課題は、様々な種類の時系列異常を検出できる汎用的で教師なしのモデルである。
TSAP for TSA "on autoPilot"を導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T16:57:26Z) - Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection [59.41026558455904]
具体的には,大規模ビジュアルデータセット上で事前学習されたモデルを利用した初期のマルチモーダルアプローチについて検討する。
本研究では,アダプタを微調整し,異常検出に向けたタスク指向の表現を学習するためのLSFA法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-06T07:30:41Z) - Model Stealing Attack against Graph Classification with Authenticity, Uncertainty and Diversity [80.16488817177182]
GNNは、クエリ許可を通じてターゲットモデルを複製するための悪行であるモデル盗難攻撃に対して脆弱である。
異なるシナリオに対応するために,3つのモデルステルス攻撃を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T05:42:31Z) - Self-Supervision for Tackling Unsupervised Anomaly Detection: Pitfalls
and Opportunities [50.231837687221685]
自己教師付き学習(SSL)は、機械学習とその多くの現実世界のアプリケーションに変化をもたらした。
非教師なし異常検出(AD)は、自己生成性擬似異常によりSSLにも乗じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T07:55:01Z) - DSV: An Alignment Validation Loss for Self-supervised Outlier Model
Selection [23.253175824487652]
自己教師付き学習(SSL)は、内部の監視信号を生成することで様々な問題を解決するのに有効であることが証明されている。
真のラベルを取得するための高いコストに直面している教師なしの異常検出は、SSLの大きな恩恵を受けることができる領域である。
DSV(Discordance and Separability Validation)は,有効拡張HPを用いた高性能検出モデルを選択するための教師なし検証損失である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-13T02:45:29Z) - End-to-End Augmentation Hyperparameter Tuning for Self-Supervised
Anomaly Detection [21.97856757574274]
そこで我々はST-SSAD(Self-Tuning Self-Supervised Anomaly Detection)を導入する。
チューニングの強化は、現在のプラクティスよりも大きなパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T05:48:51Z) - Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.15249463477813]
本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。
さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T22:02:56Z) - Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space [73.01328671569759]
SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。
ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T10:56:38Z) - SUOD: Accelerating Large-Scale Unsupervised Heterogeneous Outlier
Detection [63.253850875265115]
外乱検出(OD)は、一般的なサンプルから異常物体を識別するための機械学習(ML)タスクである。
そこで我々は,SUODと呼ばれるモジュール型加速度システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T00:22:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。