論文の概要: Reconstruction Error-based Anomaly Detection with Few Outlying Examples
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10464v2
- Date: Wed, 5 Jun 2024 09:07:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 04:46:49.365322
- Title: Reconstruction Error-based Anomaly Detection with Few Outlying Examples
- Title（参考訳）: 若干の例による再構成誤差に基づく異常検出
- Authors: Fabrizio Angiulli, Fabio Fassetti, Luca Ferragina,
- Abstract要約: 本研究では,正規データのドメイン記述の外部に既知の異常を配置するようにモデルに指示する,再構成エラーに基づくアーキテクチャのアプローチについて検討する。
特に,本手法では,正常例と未知例の双方に関連のある再現誤差の対比を増大させるために,限られた数の異常例を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.011824113969195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconstruction error-based neural architectures constitute a classical deep learning approach to anomaly detection which has shown great performances. It consists in training an Autoencoder to reconstruct a set of examples deemed to represent the normality and then to point out as anomalies those data that show a sufficiently large reconstruction error. Unfortunately, these architectures often become able to well reconstruct also the anomalies in the data. This phenomenon is more evident when there are anomalies in the training set. In particular when these anomalies are labeled, a setting called semi-supervised, the best way to train Autoencoders is to ignore anomalies and minimize the reconstruction error on normal data. The goal of this work is to investigate approaches to allow reconstruction error-based architectures to instruct the model to put known anomalies outside of the domain description of the normal data. Specifically, our strategy exploits a limited number of anomalous examples to increase the contrast between the reconstruction error associated with normal examples and those associated with both known and unknown anomalies, thus enhancing anomaly detection performances. The experiments show that this new procedure achieves better performances than the standard Autoencoder approach and the main deep learning techniques for semi-supervised anomaly detection.
- Abstract（参考訳）: 再構成エラーに基づくニューラルアーキテクチャは、異常検出に対する古典的なディープラーニングアプローチを構成しており、優れた性能を示している。
オートエンコーダをトレーニングすることで、正常さを表すと思われる一連の例を再構築し、十分な大規模な再構成エラーを示すこれらのデータに異常を指摘します。
残念なことに、これらのアーキテクチャはデータ内の異常も適切に再構築できるようになっている。
この現象は、トレーニングセットに異常がある場合により明らかである。
特に、これらの異常がラベル付けされている場合、半教師付きと呼ばれる設定は、オートエンコーダを訓練する最良の方法は、異常を無視し、通常のデータに対する再構成エラーを最小限にすることである。
本研究の目的は,正規データのドメイン記述の外部に既知の異常を配置するようにモデルに指示する,再構成エラーに基づくアーキテクチャのアプローチを検討することである。
具体的には,通常例と未知例の両方に関連付けられた再構成誤差のコントラストを高め,異常検出性能を向上させるために,限られた数の異常例を利用する。
実験の結果,本手法は,標準的なオートエンコーダ手法や,半教師付き異常検出のためのディープラーニング技術よりも優れた性能を実現することがわかった。
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