論文の概要: Anomalies, Representations, and Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04660v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 19:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 15:40:20.267422
• Title: Anomalies, Representations, and Self-Supervision
• Title（参考訳）: 異常,表現,自己スーパービジョン
• Authors: Barry M. Dillon, Luigi Favaro, Friedrich Feiden, Tanmoy Modak, Tilman Plehn
• Abstract要約: 本研究では,CMS ADC 2021のイベントレベル異常データを用いて,コントラスト学習を用いた自己教師付き密度ベース異常検出法を開発した。 AnomalyCLRのテクニックはデータ駆動であり、背景データの拡張を使用して、モデルに依存しない方法で非標準モデルイベントを模倣する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a self-supervised method for density-based anomaly detection using contrastive learning, and test it using event-level anomaly data from CMS ADC2021. The AnomalyCLR technique is data-driven and uses augmentations of the background data to mimic non-Standard-Model events in a model-agnostic way. It uses a permutation-invariant Transformer Encoder architecture to map the objects measured in a collider event to the representation space, where the data augmentations define a representation space which is sensitive to potential anomalous features. An AutoEncoder trained on background representations then computes anomaly scores for a variety of signals in the representation space. With AnomalyCLR we find significant improvements on performance metrics for all signals when compared to the raw data baseline.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,CMS ADC2021のイベントレベル異常データを用いて,コントラスト学習を用いた自己教師付き密度ベース異常検出法を開発した。 AnomalyCLRのテクニックはデータ駆動であり、背景データの拡張を使用して、モデルに依存しない方法で非標準モデルイベントを模倣する。 それは置換不変トランスフォーマエンコーダアーキテクチャを使用して、衝突型事象で測定されたオブジェクトを表現空間にマッピングし、データ拡張は潜在的な異常な特徴に敏感な表現空間を定義する。 背景表現を訓練したオートエンコーダは、表現空間内の様々な信号に対する異常スコアを計算する。 AnomalyCLRでは、生のデータベースラインと比較して、すべての信号のパフォーマンス指標が大幅に改善されています。

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