論文の概要: Zero-Shot Anomaly Detection without Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07849v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 18:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 14:13:43.472546
• Title: Zero-Shot Anomaly Detection without Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルのないゼロショット異常検出
• Authors: Aodong Li, Chen Qiu, Marius Kloft, Padhraic Smyth, Maja Rudolph, Stephan Mandt
• Abstract要約: 異常検出は、与えられたデータセットの標準から逸脱するデータインスタンスを識別しようとする。 現在のゼロショットADメソッドは、ドメイン内で制限された基礎モデルに依存している。 提案手法は,多種多様なAD手法に適合する単純で効果的なゼロショットAD手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.95479758815128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) tries to identify data instances that deviate from the norm in a given data set. Since data distributions are subject to distribution shifts, our concept of ``normality" may also drift, raising the need for zero-shot adaptation approaches for anomaly detection. However, the fact that current zero-shot AD methods rely on foundation models that are restricted in their domain (natural language and natural images), are costly, and oftentimes proprietary, asks for alternative approaches. In this paper, we propose a simple and highly effective zero-shot AD approach compatible with a variety of established AD methods. Our solution relies on training an off-the-shelf anomaly detector (such as a deep SVDD) on a set of inter-related data distributions in combination with batch normalization. This simple recipe--batch normalization plus meta-training--is a highly effective and versatile tool. Our results demonstrate the first zero-shot anomaly detection results for tabular data and SOTA zero-shot AD results for image data from specialized domains.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は、与えられたデータセットの標準から逸脱するデータインスタンスを識別しようとする。 データ分布は分布シフトを受けるため、「正規性」という概念も流れ、異常検出のためのゼロショット適応アプローチの必要性が高まっている。 しかし、現在のゼロショットADメソッドはドメイン(自然言語や自然言語など)に制限された基礎モデルに依存しているため、コストがかかり、しばしばプロプライエタリなアプローチが求められている。 本稿では,様々な既定広告手法と互換性のある簡易かつ高効率なゼロショット広告手法を提案する。 当社のソリューションでは,オフセットの異常検出器(ディープsvddなど)をバッチ正規化と組み合わせて,関連するデータ分散セットにトレーニングする。 この単純なレシピ-バッチ正規化とメタトレーニング-は、非常に効果的で多用途なツールです。 本研究では,表データに対するゼロショット異常検出結果と,特定領域の画像データに対するソータゼロショット広告結果を示す。

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