論文の概要: UADB: Unsupervised Anomaly Detection Booster
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01997v2
- Date: Tue, 26 Dec 2023 15:34:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 22:46:46.671532
- Title: UADB: Unsupervised Anomaly Detection Booster
- Title(参考訳): UADB: 教師なし異常検出ブースター
- Authors: Hangting Ye, Zhining Liu, Xinyi Shen, Wei Cao, Shun Zheng, Xiaofan
Gui, Huishuai Zhang, Yi Chang, Jiang Bian
- Abstract要約: 教師なし異常検出(Unsupervised Anomaly Detection, UAD)は、その広範囲な実世界の応用のために重要なデータマイニング問題である。
そのような複雑さを記述できる仮定はひとつもなく、すべてのシナリオで有効である。
我々は、異なるデータに適応可能な任意のUADモデルに権限を与える一般的なUADブースタ(UADB)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.831918685340433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised Anomaly Detection (UAD) is a key data mining problem owing to
its wide real-world applications. Due to the complete absence of supervision
signals, UAD methods rely on implicit assumptions about anomalous patterns
(e.g., scattered/sparsely/densely clustered) to detect anomalies. However,
real-world data are complex and vary significantly across different domains. No
single assumption can describe such complexity and be valid in all scenarios.
This is also confirmed by recent research that shows no UAD method is
omnipotent. Based on above observations, instead of searching for a magic
universal winner assumption, we seek to design a general UAD Booster (UADB)
that empowers any UAD models with adaptability to different data. This is a
challenging task given the heterogeneous model structures and assumptions
adopted by existing UAD methods. To achieve this, we dive deep into the UAD
problem and find that compared to normal data, anomalies (i) lack clear
structure/pattern in feature space, thus (ii) harder to learn by model without
a suitable assumption, and finally, leads to (iii) high variance between
different learners. In light of these findings, we propose to (i) distill the
knowledge of the source UAD model to an imitation learner (booster) that holds
no data assumption, then (ii) exploit the variance between them to perform
automatic correction, and thus (iii) improve the booster over the original UAD
model. We use a neural network as the booster for its strong expressive power
as a universal approximator and ability to perform flexible post-hoc tuning.
Note that UADB is a model-agnostic framework that can enhance heterogeneous UAD
models in a unified way. Extensive experiments on over 80 tabular datasets
demonstrate the effectiveness of UADB.
- Abstract(参考訳): 教師なし異常検出(unsupervised anomaly detection, uad)は、その幅広い実世界応用のために重要なデータマイニング問題である。
監視信号の完全欠如により、UDA法は異常を検出するために異常パターン(例えば、散在/疎集)に関する暗黙の仮定に依存する。
しかし、現実世界のデータは複雑であり、異なる領域で大きく異なる。
そのような複雑さを記述できる仮定はひとつもなく、すべてのシナリオで有効である。
これは、UAD法が全能でないことを示す最近の研究でも確認されている。
上記の観測に基づいて、魔法の普遍的な勝者の仮定を探す代わりに、異なるデータに適応可能な任意の UAD モデルに権限を与える一般的な UAD Booster (UADB) を設計することを模索する。
既存のUADメソッドで採用されている異種モデル構造と仮定を考えると、これは難しい作業です。
これを実現するために、我々はUDAの問題を深く掘り下げて、通常のデータや異常と比べて、それを見つける。
(i)特徴空間における明確な構造・パターンの欠如
(二)適切な仮定なしにモデルで学ぶのが難しく、最終的に導くこと
(iii)異なる学習者間の高いばらつき。
これらの知見を踏まえて,我々は提案する。
(i)データ仮定を持たない模倣学習者(ブースター)にソースuadモデルの知識を蒸留する。
(ii)両者のばらつきを利用して自動補正を行うため、
(iii)元のuadモデルよりもブースターが向上した。
ニューラルネットワークを強力な表現力のブースターとして、普遍近似器として使用し、フレキシブルなポストホックチューニングを行う。
UADBは、統一された方法で異種UADモデルを拡張できるモデルに依存しないフレームワークである。
80以上のグラフデータセットに対する大規模な実験は、UADBの有効性を示している。
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