論文の概要: Fascinating Supervisory Signals and Where to Find Them: Deep Anomaly Detection with Scale Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16114v1
• Date: Thu, 25 May 2023 14:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 14:39:31.836608
• Title: Fascinating Supervisory Signals and Where to Find Them: Deep Anomaly Detection with Scale Learning
• Title（参考訳）: 魅力的な監視信号とそれを見つける場所: スケール学習による深部異常検出
• Authors: Hongzuo Xu and Yijie Wang and Juhui Wei and Songlei Jian and Yizhou Li and Ning Liu
• Abstract要約: 我々は、データラベルとして特性-スケール-を導入することで、データのための新しいデータ駆動監視を考案する。 スケールは変換された表現にアタッチされたラベルとして機能し、ニューラルネットワークのトレーニングに十分なラベル付きデータを提供する。 本稿では,大規模学習に基づく異常検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.245813423781415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the unsupervised nature of anomaly detection, the key to fueling deep models is finding supervisory signals. Different from current reconstruction-guided generative models and transformation-based contrastive models, we devise novel data-driven supervision for tabular data by introducing a characteristic -- scale -- as data labels. By representing varied sub-vectors of data instances, we define scale as the relationship between the dimensionality of original sub-vectors and that of representations. Scales serve as labels attached to transformed representations, thus offering ample labeled data for neural network training. This paper further proposes a scale learning-based anomaly detection method. Supervised by the learning objective of scale distribution alignment, our approach learns the ranking of representations converted from varied subspaces of each data instance. Through this proxy task, our approach models inherent regularities and patterns within data, which well describes data "normality". Abnormal degrees of testing instances are obtained by measuring whether they fit these learned patterns. Extensive experiments show that our approach leads to significant improvement over state-of-the-art generative/contrastive anomaly detection methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出の教師なしの性質から、深層モデルの燃料となる鍵は監視信号を見つけることである。 現在の再構築誘導型生成モデルや変換に基づくコントラストモデルと異なり、データラベルとして-スケール特性を導入することにより、表データに対する新たなデータ駆動型監視を考案する。 データインスタンスの様々なサブベクターを表現することにより、スケールを元のサブベクターの次元と表現の関係として定義する。 スケールは変換表現に付加されたラベルとして機能するので、ニューラルネットワークトレーニングのための豊富なラベル付きデータを提供する。 本稿ではさらに,スケール学習に基づく異常検出法を提案する。 大規模分散アライメントの学習目標により,各データインスタンスの様々な部分空間から変換された表現のランク付けを学習する。 このプロキシタスクを通じて、我々のアプローチはデータ内の固有の正規性とパターンをモデル化します。 これらの学習パターンに適合するかどうかを測定することで、異常なテストインスタンスが得られる。 広範な実験により,本手法は最先端のジェネレーティブ・コントラスト・アノマリー検出法よりも大幅に改善することが示された。

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