論文の概要: Lossy Compression for Robust Unsupervised Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02303v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 14:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 19:35:37.134467
• Title: Lossy Compression for Robust Unsupervised Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ロバスト非教師付き時系列異常検出のためのロバスト圧縮
• Authors: Christopher P. Ley, Jorge F. Silva
• Abstract要約: 本稿では,異常検出のためのLossy Causal Temporal Convolutional Neural Network Autoencoderを提案する。 我々のフレームワークは, 速度歪み損失とエントロピーボトルネックを用いて, タスクの圧縮潜在表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.873362301533825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A new Lossy Causal Temporal Convolutional Neural Network Autoencoder for anomaly detection is proposed in this work. Our framework uses a rate-distortion loss and an entropy bottleneck to learn a compressed latent representation for the task. The main idea of using a rate-distortion loss is to introduce representation flexibility that ignores or becomes robust to unlikely events with distinctive patterns, such as anomalies. These anomalies manifest as unique distortion features that can be accurately detected in testing conditions. This new architecture allows us to train a fully unsupervised model that has high accuracy in detecting anomalies from a distortion score despite being trained with some portion of unlabelled anomalous data. This setting is in stark contrast to many of the state-of-the-art unsupervised methodologies that require the model to be only trained on "normal data". We argue that this partially violates the concept of unsupervised training for anomaly detection as the model uses an informed decision that selects what is normal from abnormal for training. Additionally, there is evidence to suggest it also effects the models ability at generalisation. We demonstrate that models that succeed in the paradigm where they are only trained on normal data fail to be robust when anomalous data is injected into the training. In contrast, our compression-based approach converges to a robust representation that tolerates some anomalous distortion. The robust representation achieved by a model using a rate-distortion loss can be used in a more realistic unsupervised anomaly detection scheme.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異常検出のための新たな因果的畳み込み型ニューラルネットワークオートエンコーダを提案する。 我々のフレームワークは, 速度歪み損失とエントロピーボトルネックを用いて, タスクの圧縮潜在表現を学習する。 レート歪み損失を使用する主な考え方は、異常のような特異なパターンを持つ不安定なイベントを無視したり、堅牢になる表現の柔軟性を導入することである。 これらの異常は、試験条件で正確に検出できるユニークな歪み特徴として現れる。 このアーキテクチャにより、乱れのないデータの一部でトレーニングされているにもかかわらず、歪みスコアから異常を検出する精度の高い完全教師なしモデルを訓練することができる。 この設定は、モデルが"通常のデータ"でのみ訓練されることを要求する最先端の教師なし方法論の多くとは全く対照的である。 これは、モデルが異常から通常であるものを選択するインフォームドな判断を使用するため、教師なしの異常検出トレーニングの概念に部分的に違反している、と論じている。 さらに、一般化のモデルの能力にも影響することを示す証拠もある。 我々は、通常のデータのみをトレーニングするパラダイムで成功するモデルは、トレーニングに異常データが注入されると堅牢にならないことを示した。 対照的に、圧縮に基づくアプローチは、いくつかの異常な歪みを許容する頑健な表現に収束する。 レート歪み損失を用いたモデルによって達成されるロバスト表現は、より現実的な教師なし異常検出スキームで使用できる。

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