論文の概要: CoMadOut -- A Robust Outlier Detection Algorithm based on CoMAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13314v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 21:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:29:50.943018
• Title: CoMadOut -- A Robust Outlier Detection Algorithm based on CoMAD
• Title（参考訳）: CoMadOut - CoMADに基づくロバストな外乱検出アルゴリズム
• Authors: Andreas Lohrer, Daniyal Kazempour, Maximilian H\"unem\"order, Peer Kr\"oger
• Abstract要約: 与えられたデータセット上の機械学習アルゴリズムの予測を歪める可能性があるため、アウトレーヤは重要な役割を果たす。 この問題に対処するために,ロバストな外乱検出アルゴリズムCoMadOutを提案する。 われわれの手法は、外乱検出タスクの堅牢な代替手段と見なすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised learning methods are well established in the area of anomaly detection and achieve state of the art performances on outlier data sets. Outliers play a significant role, since they bear the potential to distort the predictions of a machine learning algorithm on a given data set. Especially among PCA-based methods, outliers have an additional destructive potential regarding the result: they may not only distort the orientation and translation of the principal components, they also make it more complicated to detect outliers. To address this problem, we propose the robust outlier detection algorithm CoMadOut, which satisfies two required properties: (1) being robust towards outliers and (2) detecting them. Our outlier detection method using coMAD-PCA defines dependent on its variant an inlier region with a robust noise margin by measures of in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD). These measures allow distribution based outlier scoring for each principal component, and thus, for an appropriate alignment of the decision boundary between normal and abnormal instances. Experiments comparing CoMadOut with traditional, deep and other comparable robust outlier detection methods showed that the performance of the introduced CoMadOut approach is competitive to well established methods related to average precision (AP), recall and area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. In summary our approach can be seen as a robust alternative for outlier detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 異常検出領域において教師なし学習手法が確立され, 外れ値データセット上でのアートパフォーマンスの達成が期待できる。 異常値は、与えられたデータセット上の機械学習アルゴリズムの予測を歪める可能性を持っているため、重要な役割を果たす。 特にpcaベースの手法では、アウトリアーは結果に対してさらなる破壊的な可能性を秘めている: 主成分の向きや変換を歪ませるだけでなく、アウトリアーを検出するのもより複雑になる。 この問題に対処するために,(1)外れ値に対して頑健であること,(2)検出する2つの特性を満たすロバストな外れ値検出アルゴリズムcomadoutを提案する。 coMAD-PCAを用いた外乱検出法は,その変種である非分布(ID)と外分布(OOD)によって,頑健なノイズマージンを持つ不整域に依存している。 これらの測定により、各主成分に対する分布に基づくアウトレイアスコアリングが可能となり、通常のインスタンスと異常なインスタンス間の決定境界の適切なアライメントが可能となる。 CoMadOutと従来の、深い、その他の同等の堅牢な外れ値検出手法との比較実験により、導入したCoMadOutアプローチの性能は、平均精度(AP)、リコール、受信動作特性(AUROC)曲線下での面積に関する確立された手法と競合することが示された。 まとめると、我々のアプローチは、外れ値検出タスクの堅牢な代替案と見なすことができる。

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