論文の概要: ODIM: an efficient method to detect outliers via inlier-memorization effect of deep generative models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04257v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 01:02:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 14:03:12.778838
• Title: ODIM: an efficient method to detect outliers via inlier-memorization effect of deep generative models
• Title（参考訳）: ODIM : 深部生成モデルにおける不整合記憶効果による外乱の効率的な検出法
• Authors: Dongha Kim, Jaesung Hwang, Jongjin Lee, Kunwoong Kim, Yongdai Kim
• Abstract要約: 本研究は,トレーニングデータに外乱を含む教師なし外乱検出問題を解決することを目的とする。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたトレーニングデータセットにおける外れ値の同定を行うための,強力で効率的な学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1498833540989413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying whether a given sample is an outlier or not is an important issue in various real-world domains. This study aims to solve the unsupervised outlier detection problem where training data contain outliers, but any label information about inliers and outliers is not given. We propose a powerful and efficient learning framework to identify outliers in a training data set using deep neural networks. We start with a new observation called the inlier-memorization (IM) effect. When we train a deep generative model with data contaminated with outliers, the model first memorizes inliers before outliers. Exploiting this finding, we develop a new method called the outlier detection via the IM effect (ODIM). The ODIM only requires a few updates; thus, it is computationally efficient, tens of times faster than other deep-learning-based algorithms. Also, the ODIM filters out outliers successfully, regardless of the types of data, such as tabular, image, and sequential. We empirically demonstrate the superiority and efficiency of the ODIM by analyzing 20 data sets.
• Abstract（参考訳）: サンプルが外れ値であるかどうかを特定することは、さまざまな現実世界のドメインにおいて重要な問題である。 本研究の目的は、トレーニングデータに異常値が含まれているという教師なしの異常値検出の問題を解決することである。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いたトレーニングデータセットにおける外れ値の同定のための,強力で効率的な学習フレームワークを提案する。 Inlier-memorization (IM) 効果と呼ばれる新しい観測結果から始める。 データが外れ値で汚染された深層生成モデルを訓練すると、そのモデルはまず外れ値の前に不規則値を記憶する。 本研究は, IM効果(ODIM)を用いた外乱検出法を新たに開発した。 ODIMはいくつかの更新しか必要としないため、計算的に効率的であり、他のディープラーニングベースのアルゴリズムの何倍も高速である。 また、ODIMは、表、画像、シーケンシャルといったデータの種類にかかわらず、アウトリーをうまくフィルタする。 20個のデータセットを解析することにより,ODIMの優位性と効率性を実証的に実証した。

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