論文の概要: Coincident Learning for Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11368v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 19:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:25:27.699455
• Title: Coincident Learning for Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 教師なし異常検出のための一致学習
• Authors: Ryan Humble, Zhe Zhang, Finn O'Shea, Eric Darve, Daniel Ratner
• Abstract要約: ラベルなしデータの異常検出モデルをトレーニングするための新しい手法であるCoADを導入する。 教師なしの計量である $hatF_beta$ を、教師付き分類 $F_beta$ statistic に類似して定義する。 本手法は, 合成時系列データセット, MNISTから生成された合成画像データセット, 金属ミリングデータセット, 粒子加速器から取得したデータセットの4症例で実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.033526567553806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Anomaly detection is an important task for complex systems (e.g., industrial facilities, manufacturing, large-scale science experiments), where failures in a sub-system can lead to low yield, faulty products, or even damage to components. While complex systems often have a wealth of data, labeled anomalies are typically rare (or even nonexistent) and expensive to acquire. In this paper, we introduce a new method, called CoAD, for training anomaly detection models on unlabeled data, based on the expectation that anomalous behavior in one sub-system will produce coincident anomalies in downstream sub-systems and products. Given data split into two streams $s$ and $q$ (i.e., subsystem diagnostics and final product quality), we define an unsupervised metric, $\hat{F}_\beta$, out of analogy to the supervised classification $F_\beta$ statistic, which quantifies the performance of the independent anomaly detection algorithms on s and q based on their coincidence rate. We demonstrate our method in four cases: a synthetic time-series data set, a synthetic imaging data set generated from MNIST, a metal milling data set, and a data set taken from a particle accelerator.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は複雑なシステム(例えば、工業施設、製造、大規模科学実験)にとって重要な課題であり、サブシステムの故障は、低収率や不良品、部品の損傷につながる可能性がある。 複雑なシステムはしばしば豊富なデータを持っているが、ラベル付き異常は通常稀(あるいは存在しない)で、取得する費用がかかる。 本稿では,1つのサブシステムにおける異常動作が下流サブシステムや製品に一致する異常を発生させることを期待して,ラベルなしデータに対する異常検出モデルのトレーニングを行うcoadと呼ばれる新しい手法を提案する。 データを2つのストリーム$s$と$q$(サブシステム診断と最終製品品質)に分割すると、教師なしの計量である$\hat{F}_\beta$を、教師付き分類の$F_\beta$ statisticに例えて定義する。 本手法は, 合成時系列データセット, mnistから生成された合成画像データセット, 金属ミリングデータセット, 粒子加速器から取得したデータセットの4つのケースで実証する。

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