論文の概要: Anomaly Detection with Variance Stabilized Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00582v2
• Date: Wed, 8 May 2024 07:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:30:12.997877
• Title: Anomaly Detection with Variance Stabilized Density Estimation
• Title（参考訳）: 可変密度推定による異常検出
• Authors: Amit Rozner, Barak Battash, Henry Li, Lior Wolf, Ofir Lindenbaum,
• Abstract要約: 本稿では, 観測試料の確率を最大化するための分散安定化密度推定問題を提案する。 信頼性の高い異常検知器を得るために,分散安定化分布を学習するための自己回帰モデルのスペクトルアンサンブルを導入する。 我々は52のデータセットで広範なベンチマークを行い、我々の手法が最先端の結果につながることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.46356430493534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a modified density estimation problem that is highly effective for detecting anomalies in tabular data. Our approach assumes that the density function is relatively stable (with lower variance) around normal samples. We have verified this hypothesis empirically using a wide range of real-world data. Then, we present a variance-stabilized density estimation problem for maximizing the likelihood of the observed samples while minimizing the variance of the density around normal samples. To obtain a reliable anomaly detector, we introduce a spectral ensemble of autoregressive models for learning the variance-stabilized distribution. We have conducted an extensive benchmark with 52 datasets, demonstrating that our method leads to state-of-the-art results while alleviating the need for data-specific hyperparameter tuning. Finally, we have used an ablation study to demonstrate the importance of each of the proposed components, followed by a stability analysis evaluating the robustness of our model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表データの異常検出に有効である修正密度推定問題を提案する。 この方法では、密度関数は通常のサンプルの周囲で比較的安定である(分散が低い)と仮定する。 我々は、幅広い実世界のデータを用いて、この仮説を実証的に検証した。 そこで本研究では,標準試料の周囲の密度の分散を最小化しつつ,観測試料の確率を最大化する分散安定化密度推定問題を提案する。 信頼性の高い異常検知器を得るために,分散安定化分布を学習するための自己回帰モデルのスペクトルアンサンブルを導入する。 我々は52のデータセットで広範なベンチマークを行い、我々の手法がデータ固有のハイパーパラメータチューニングの必要性を軽減しつつ、最先端の結果につながることを示した。 最後に,各成分の重要性を明らかにするためにアブレーション実験を行い,続いてモデルのロバスト性を評価する安定性解析を行った。

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