論文の概要: Meta-Learning for Unsupervised Outlier Detection with Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00372v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 10:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:16:56.298895
• Title: Meta-Learning for Unsupervised Outlier Detection with Optimal Transport
• Title（参考訳）: 最適輸送を用いた教師なし外乱検出のためのメタラーニング
• Authors: Prabhant Singh and Joaquin Vanschoren
• Abstract要約: そこで本稿では,従来のデータセットからのメタラーニングに基づく異常検出の自動化手法を提案する。 特に最適なトランスポートを活用して、最も類似した分布を持つデータセットを見つけ、そのデータ分散に最も適することが証明された外れ値検出技術を適用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.035753155957698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated machine learning has been widely researched and adopted in the field of supervised classification and regression, but progress in unsupervised settings has been limited. We propose a novel approach to automate outlier detection based on meta-learning from previous datasets with outliers. Our premise is that the selection of the optimal outlier detection technique depends on the inherent properties of the data distribution. We leverage optimal transport in particular, to find the dataset with the most similar underlying distribution, and then apply the outlier detection techniques that proved to work best for that data distribution. We evaluate the robustness of our approach and find that it outperforms the state of the art methods in unsupervised outlier detection. This approach can also be easily generalized to automate other unsupervised settings.
• Abstract（参考訳）: 自動機械学習は、教師なし分類と回帰の分野で広く研究され、採用されてきたが、教師なし設定の進歩は限られている。 そこで本稿では,従来のデータセットからのメタラーニングに基づく異常検出の自動化手法を提案する。 我々の前提は, 最適異常検出手法の選択はデータ分布の固有特性に依存する, というものである。 特に最適なトランスポートを活用して、最も類似した分布を持つデータセットを見つけ、そのデータ分散に最も適することが証明された外れ値検出技術を適用します。 我々は,提案手法のロバスト性を評価し,教師なし異常検出において,その手法がアートメソッドの状態を上回っていることを確認した。 このアプローチは、他の教師なし設定を自動化するために簡単に一般化できる。

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