論文の概要: On the Connection of Generative Models and Discriminative Models for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08910v1
• Date: Wed, 16 Nov 2022 13:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 13:42:31.019415
• Title: On the Connection of Generative Models and Discriminative Models for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための生成モデルと識別モデルの接続について
• Authors: Jingxuan Pang and Chunguang Li
• Abstract要約: 本稿では,GM ベースの AD 手法の理想的な性能に関する新しい視点を提案する。 GMMに基づくAD法における暗黙の仮定を回避するために、差別的アイデアをGMMからADタスクへ統合することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9072109732275084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) has attracted considerable attention in both academia and industry. Due to the lack of anomalous data in many practical cases, AD is usually solved by first modeling the normal data pattern and then determining if data fit this model. Generative models (GMs) seem a natural tool to achieve this purpose, which learn the normal data distribution and estimate it using a probability density function (PDF). However, some works have observed the ideal performance of such GM-based AD methods. In this paper, we propose a new perspective on the ideal performance of GM-based AD methods. We state that in these methods, the implicit assumption that connects GMs'results to AD's goal is usually implausible due to normal data's multi-peaked distribution characteristic, which is quite common in practical cases. We first qualitatively formulate this perspective, and then focus on the Gaussian mixture model (GMM) to intuitively illustrate the perspective, which is a typical GM and has the natural property to approximate multi-peaked distributions. Based on the proposed perspective, in order to bypass the implicit assumption in the GMM-based AD method, we suggest integrating the Discriminative idea to orient GMM to AD tasks (DiGMM). With DiGMM, we establish a connection of generative and discriminative models, which are two key paradigms for AD and are usually treated separately before. This connection provides a possible direction for future works to jointly consider the two paradigms and incorporate their complementary characteristics for AD.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は学術と産業の両方で注目されている。 多くのケースで異常なデータが欠如しているため、ADは通常、まず通常のデータパターンをモデル化し、次にこのモデルに適合するかどうかを決定することで解決される。 生成モデル(GM)はこの目的を達成するための自然なツールであり、通常のデータ分布を学習し、確率密度関数(PDF)を用いて推定する。 しかし、そのようなGMベースのAD手法の理想的な性能を観察する研究もある。 本稿では,GMに基づくAD手法の理想的な性能に関する新しい視点を提案する。 これらの方法では、GMの主張とADの目標を結びつける暗黙の仮定は、通常データにおけるマルチピーク分布特性のため、一般的には理解できない。 まず、この視点を定性的に定性的に定式化し、次にガウス混合モデル(GMM)に着目して、典型的なGMであり、マルチピーク分布を近似する自然な性質を持つ視点を直観的に記述する。 提案する視点から,GMMに基づくAD法における暗黙の仮定を回避すべく,GMMからADタスク(DiGMM)への識別的アイデアの統合を提案する。 DiGMMでは、ADの2つの重要なパラダイムである生成モデルと識別モデルの接続を確立し、通常、それ以前に別々に扱われる。 この接続は、2つのパラダイムを共同で考慮し、それらの補完的特徴をadに組み込むための将来の作業に可能な方向を与える。

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