論文の概要: On Diffusion Modeling for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18593v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 21:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 08:17:05.043516
• Title: On Diffusion Modeling for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための拡散モデルについて
• Authors: Victor Livernoche, Vineet Jain, Yashar Hezaveh, Siamak Ravanbakhsh
• Abstract要約: 拡散モデルは密度に基づく異常検出の魅力的な候補である。 本研究では,拡散に基づく異常検出手法が,半教師付き設定と教師なし設定の両方で競合的に動作することを示す。 これらの結果は拡散に基づく異常検出を従来の方法に代わるスケーラブルな代替手段として確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.542411354617983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Known for their impressive performance in generative modeling, diffusion models are attractive candidates for density-based anomaly detection. This paper investigates different variations of diffusion modeling for unsupervised and semi-supervised anomaly detection. In particular, we find that Denoising Diffusion Probability Models (DDPM) are performant on anomaly detection benchmarks yet computationally expensive. By simplifying DDPM in application to anomaly detection, we are naturally led to an alternative approach called Diffusion Time Estimation (DTE). DTE estimates the distribution over diffusion time for a given input and uses the mode or mean of this distribution as the anomaly score. We derive an analytical form for this density and leverage a deep neural network to improve inference efficiency. Through empirical evaluations on the ADBench benchmark, we demonstrate that all diffusion-based anomaly detection methods perform competitively for both semi-supervised and unsupervised settings. Notably, DTE achieves orders of magnitude faster inference time than DDPM, while outperforming it on this benchmark. These results establish diffusion-based anomaly detection as a scalable alternative to traditional methods and recent deep-learning techniques for standard unsupervised and semi-supervised anomaly detection settings.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルにおける優れた性能で知られ、拡散モデルは密度に基づく異常検出の魅力的な候補である。 本稿では,非教師付きおよび半教師付き異常検出のための拡散モデルの違いについて検討する。 特に, DPM (Denoising Diffusion Probability Models) は, 異常検出ベンチマークの性能は高いが, 計算コストは高い。 DDPMの異常検出への応用を単純化することにより、自然に拡散時間推定 (DTE) と呼ばれる別のアプローチが導かれる。 dteは与えられた入力の拡散時間上の分布を推定し、この分布のモードまたは平均を異常スコアとして用いる。 この密度の分析形式を導出し、深層ニューラルネットワークを利用して推論効率を向上させる。 ADBenchベンチマークの実証評価を通じて, 拡散に基づく異常検出手法が, 半教師なしと教師なしの両方で競合することを示した。 特に、DTEはDDPMよりも桁違いに高速な推論時間を実現し、このベンチマークではそれを上回っている。 これらの結果から,従来の手法に代わるスケーラブルな拡散型異常検出と,非教師付きおよび半教師付き異常検出設定のための最近のディープラーニング技術が確立された。

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