論文の概要: On the Generalized Likelihood Ratio Test and One-Class Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12494v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 07:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 18:17:36.986585
• Title: On the Generalized Likelihood Ratio Test and One-Class Classifiers
• Title（参考訳）: 一般化擬似比検定と一類分類器について
• Authors: Francesco Ardizzon and Stefano Tomasin
• Abstract要約: 一般化可能性比検定(GLRT)として機能するOCCモデルを学習する際の問題点を考察する。 GLRTは、ターゲットクラスの統計が利用可能であれば、同じ問題を解決する。 本稿では,収束時に適切なカーネルを持つ一級最小二乗SVMがGLRTとして動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.937090317971313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One-class classification (OCC) is the problem of deciding whether an observed sample belongs to a target class. We consider the problem of learning an OCC model that performs as the generalized likelihood ratio test (GLRT), given a dataset containing samples of the target class. The GLRT solves the same problem when the statistics of the target class are available. The GLRT is a well-known and provably optimal (under specific assumptions) classifier. To this end, we consider both the multilayer perceptron neural network (NN) and the support vector machine (SVM) models. They are trained as two-class classifiers using an artificial dataset for the alternative class, obtained by generating random samples, uniformly over the domain of the target-class dataset. We prove that, under suitable assumptions, the models converge (with a large dataset) to the GLRT. Moreover, we show that the one-class least squares SVM (OCLSSVM) with suitable kernels at convergence performs as the GLRT. Lastly, we prove that the widely used autoencoder (AE) classifier does not generally provide the GLRT.
• Abstract（参考訳）: 1クラス分類 (one-class classification, occ) は、観測されたサンプルが対象クラスに属するかどうかを決定する問題である。 我々は,対象クラスのサンプルを含むデータセットから,一般確率比検定(GLRT)を行うOCCモデルを学習する問題を考察する。 GLRTは、ターゲットクラスの統計が利用可能であれば、同じ問題を解決する。 glrtはよく知られ、(特定の仮定の下で)最適な分類器である。 この目的のために、マルチ層パーセプトロンニューラルネットワーク(NN)とサポートベクターマシン(SVM)モデルの両方を検討する。 代替クラスのための人工データセットを使用して、2つのクラス分類器として訓練され、ターゲットクラスのデータセットのドメインに対して一様にランダムなサンプルを生成して得られる。 適切な仮定の下で、モデルが(大きなデータセットと共に)gltに収束することを証明する。 さらに,収束時に適切なカーネルを持つ一級最小二乗SVM(OCLSSVM)がGLRTとして動作することを示す。 最後に、広く使われているオートエンコーダ(AE)分類器がGLRTを提供していないことを証明する。

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