論文の概要: Deep Anomaly Detection under Labeling Budget Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07832v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 18:18:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 14:11:56.743525
• Title: Deep Anomaly Detection under Labeling Budget Constraints
• Title（参考訳）: ラベリング予算制約下での深い異常検出
• Authors: Aodong Li, Chen Qiu, Padhraic Smyth, Marius Kloft, Stephan Mandt, Maja Rudolph
• Abstract要約: 予算制約の下で最適なデータカバレッジを持つデータラベリング戦略を提案する。 また,半教師付き異常検出のための新しい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）: 36.95479758815129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selecting informative data points for expert feedback can significantly improve the performance of anomaly detection (AD) in various contexts, such as medical diagnostics or fraud detection. In this paper, we determine a set of theoretical conditions under which anomaly scores generalize from labeled queries to unlabeled data. Motivated by these results, we propose a data labeling strategy with optimal data coverage under labeling budget constraints. In addition, we propose a new learning framework for semi-supervised AD. Extensive experiments on image, tabular, and video data sets show that our approach results in state-of-the-art semi-supervised AD performance under labeling budget constraints.
• Abstract（参考訳）: 専門家のフィードバックに対する情報的データポイントの選択は、医療診断や不正検出など、さまざまなコンテキストにおける異常検出(AD)のパフォーマンスを著しく向上させることができる。 本稿では,ラベル付きクエリからラベル付きデータへの異常スコアを一般化する理論的条件の集合を決定する。 これらの結果から,予算制約の下で最適なデータカバレッジを持つデータラベリング戦略を提案する。 さらに,半教師付きADのための新しい学習フレームワークを提案する。 画像, 表, ビデオデータセットの大規模な実験により, 予算制約下での最先端の半教師付きAD性能が得られた。

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