論文の概要: Null Hypothesis Test for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02226v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 13:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 15:37:26.162435
• Title: Null Hypothesis Test for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のためのNull仮説テスト
• Authors: Jernej F. Kamenik, Manuel Szewc
• Abstract要約: 我々は、背景のみの仮説を除外した仮説テストを用いて、異常検出のための分類不要ラベルの使用を拡張した。 2つの識別されたデータセット領域の統計的独立性をテストすることで、固定された異常スコアのカットや、各領域間の背景推定の外挿に頼ることなく、背景のみの仮説を除外することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We extend the use of Classification Without Labels for anomaly detection with a hypothesis test designed to exclude the background-only hypothesis. By testing for statistical independence of the two discriminating dataset regions, we are able exclude the background-only hypothesis without relying on fixed anomaly score cuts or extrapolations of background estimates between regions. The method relies on the assumption of conditional independence of anomaly score features and dataset regions, which can be ensured using existing decorrelation techniques. As a benchmark example, we consider the LHC Olympics dataset where we show that mutual information represents a suitable test for statistical independence and our method exhibits excellent and robust performance at different signal fractions even in presence of realistic feature correlations.
• Abstract（参考訳）: 背景のみの仮説を除外するように設計された仮説テストを用いて,ラベルなしの分類法を異常検出に適用する。 2つの識別データセット領域の統計的独立性をテストすることにより、一定の異常スコアカットや領域間の背景推定の補間に頼ることなく、背景のみ仮説を除外することができる。 この手法は異常スコアの特徴とデータセット領域の条件付き独立性の仮定に依存しており、既存のデコリレーション手法を用いて保証することができる。 ベンチマークの例として,統計的独立性に適した相互情報を示すLHCオリンピックデータセットを考察し,現実的な特徴相関の存在下においても,異なる信号分数で優れた頑健性を示す手法を提案する。

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