Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection Requires Better Representations

論文の概要: Anomaly Detection Requires Better Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10773v1
Date: Wed, 19 Oct 2022 17:59:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-20 13:33:44.328661
Title: Anomaly Detection Requires Better Representations
Title（参考訳）: より良い表現を必要とする異常検出
Authors: Tal Reiss, Niv Cohen, Eliahu Horwitz, Ron Abutbul, Yedid Hoshen
Abstract要約: 異常検出は、科学と産業の中心的な課題である異常な現象を特定することを目指している。自己教師付き表現学習の最近の進歩は、異常検出の改善を促している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.611440466398715
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Anomaly detection seeks to identify unusual phenomena, a central task in science and industry. The task is inherently unsupervised as anomalies are unexpected and unknown during training. Recent advances in self-supervised representation learning have directly driven improvements in anomaly detection. In this position paper, we first explain how self-supervised representations can be easily used to achieve state-of-the-art performance in commonly reported anomaly detection benchmarks. We then argue that tackling the next generation of anomaly detection tasks requires new technical and conceptual improvements in representation learning.
Abstract（参考訳）: 異常検出は、科学と産業の中心的な課題である異常な現象を特定しようとする。このタスクは本来、トレーニング中に異常が予期せず不明であるため、教師なしである。自己教師付き表現学習の最近の進歩は、直接的に異常検出の改善を促している。本稿では,まず,一般に報告されている異常検出ベンチマークにおいて,自己教師あり表現を用いて最先端のパフォーマンスを実現する方法について述べる。次に、次世代の異常検出タスクに取り組むには、表現学習における新しい技術的および概念的な改善が必要であると論じる。

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