論文の概要: Resonant Anomaly Detection with Multiple Reference Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10579v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 19:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:30:05.619880
• Title: Resonant Anomaly Detection with Multiple Reference Datasets
• Title（参考訳）: 複数の参照データセットを用いた共鳴異常検出
• Authors: Mayee F. Chen, Benjamin Nachman, Frederic Sala
• Abstract要約: 我々は、複数の参照データセットが利用可能な設定に対して、CWoLaとSALADの一般化を提案する。 実データ分析と合成データ解析を併用して,様々な環境下での性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.336249986643567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An important class of techniques for resonant anomaly detection in high energy physics builds models that can distinguish between reference and target datasets, where only the latter has appreciable signal. Such techniques, including Classification Without Labels (CWoLa) and Simulation Assisted Likelihood-free Anomaly Detection (SALAD) rely on a single reference dataset. They cannot take advantage of commonly-available multiple datasets and thus cannot fully exploit available information. In this work, we propose generalizations of CWoLa and SALAD for settings where multiple reference datasets are available, building on weak supervision techniques. We demonstrate improved performance in a number of settings with realistic and synthetic data. As an added benefit, our generalizations enable us to provide finite-sample guarantees, improving on existing asymptotic analyses.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学における共鳴異常検出のための重要な種類の技術は、参照データセットとターゲットデータセットを区別できるモデルを構築している。 分類不要ラベル (CWoLa) やSimulation Assisted Likelihood-free Anomaly Detection (SALAD) などの手法は単一の参照データセットに依存している。 一般的に利用可能な複数のデータセットを活用できないため、利用可能な情報を十分に活用することはできない。 そこで本研究では,複数の参照データセットが利用できるような環境下でのCWoLaとSALADの一般化を提案する。 実データと合成データを用いて,様々な設定で性能が向上することを示す。 さらなる利点として、我々の一般化は有限サンプル保証を提供し、既存の漸近解析を改善します。

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