論文の概要: Multiple Instance Learning for Detecting Anomalies over Sequential
Real-World Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01707v1
- Date: Tue, 4 Oct 2022 16:02:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 15:00:58.764526
- Title: Multiple Instance Learning for Detecting Anomalies over Sequential
Real-World Datasets
- Title（参考訳）: 逐次実世界データセット上の異常検出のための複数インスタンス学習
- Authors: Parastoo Kamranfar, David Lattanzi, Amarda Shehu, Daniel Barbar\'a
- Abstract要約: MIL(Multiple Instance Learning)は、トレーニングデータセットにおけるラベルの不完全な知識に関する問題に対して有効であることが示されている。
MILに基づく定式化と,異なる設計決定に基づいて,このフレームワークの様々なアルゴリズムのインスタンス化を提案する。
このフレームワークは、さまざまな現実世界のアプリケーションドメインから生じる多様なデータセットをうまく一般化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.427831679672374
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting anomalies over real-world datasets remains a challenging task. Data
annotation is an intensive human labor problem, particularly in sequential
datasets, where the start and end time of anomalies are not known. As a result,
data collected from sequential real-world processes can be largely unlabeled or
contain inaccurate labels. These characteristics challenge the application of
anomaly detection techniques based on supervised learning. In contrast,
Multiple Instance Learning (MIL) has been shown effective on problems with
incomplete knowledge of labels in the training dataset, mainly due to the
notion of bags. While largely under-leveraged for anomaly detection, MIL
provides an appealing formulation for anomaly detection over real-world
datasets, and it is the primary contribution of this paper. In this paper, we
propose an MIL-based formulation and various algorithmic instantiations of this
framework based on different design decisions for key components of the
framework. We evaluate the resulting algorithms over four datasets that capture
different physical processes along different modalities. The experimental
evaluation draws out several observations. The MIL-based formulation performs
no worse than single instance learning on easy to moderate datasets and
outperforms single-instance learning on more challenging datasets. Altogether,
the results show that the framework generalizes well over diverse datasets
resulting from different real-world application domains.
- Abstract（参考訳）: 現実世界のデータセット上の異常を検出することは、依然として難しい課題だ。
データアノテーションは集中的な人的労働問題であり、特に連続したデータセットでは、異常の開始と終了が分かっていない。
その結果、シーケンシャルな実世界のプロセスから収集されたデータは、ほとんどラベル付けされないか、不正確なラベルを含むことができる。
これらの特徴は教師付き学習に基づく異常検出手法の適用に挑戦する。
対照的に、MIL(Multiple Instance Learning)は、主にバッグの概念のため、トレーニングデータセットにおけるラベルの不完全な知識の問題に有効であることが示されている。
MILは, 異常検出にはあまり役に立たないが, 実世界のデータセット上での異常検出に魅力的な定式化を提供する。
本稿では,MIL ベースの定式化と,フレームワークのキーコンポーネントに対する異なる設計決定に基づく様々なアルゴリズムインスタンス化を提案する。
得られたアルゴリズムを4つのデータセット上で評価し,様々な物理プロセスを異なるモダリティに沿ってキャプチャする。
実験ではいくつかの観察結果が得られた。
MILベースの定式化は、容易に適度なデータセットでシングルインスタンス学習をし、より困難なデータセットでシングルインスタンス学習を上回ります。
その結果,実世界の異なるアプリケーションドメインから得られる多種多様なデータセットに対して,フレームワークが十分に一般化していることが判明した。
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