論文の概要: Restricted Generative Projection for One-Class Classification and Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04097v1
• Date: Sun, 9 Jul 2023 04:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:29:04.462770
• Title: Restricted Generative Projection for One-Class Classification and Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 1クラス分類と異常検出のための制約付き生成投影
• Authors: Feng Xiao, Ruoyu Sun, Jicong Fan
• Abstract要約: トレーニングデータの未知分布(正規分布)を既知の目標分布に変換するためのマッピングを学習する。 シンプルさは、配布から簡単にサンプルを採取できるようにすることです。 コンパクト性は、正規データと異常データとの判定境界が明確であることを保証することである。 その情報性は、変換されたデータが元のデータの重要な情報を確実に保持することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.173234437065464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple framework for one-class classification and anomaly detection. The core idea is to learn a mapping to transform the unknown distribution of training (normal) data to a known target distribution. Crucially, the target distribution should be sufficiently simple, compact, and informative. The simplicity is to ensure that we can sample from the distribution easily, the compactness is to ensure that the decision boundary between normal data and abnormal data is clear and reliable, and the informativeness is to ensure that the transformed data preserve the important information of the original data. Therefore, we propose to use truncated Gaussian, uniform in hypersphere, uniform on hypersphere, or uniform between hyperspheres, as the target distribution. We then minimize the distance between the transformed data distribution and the target distribution while keeping the reconstruction error for the original data small enough. Comparative studies on multiple benchmark datasets verify the effectiveness of our methods in comparison to baselines.
• Abstract（参考訳）: 一級分類と異常検出のための簡単なフレームワークを提案する。 中心となるアイデアは、未知のトレーニング(通常の)データの分布を既知のターゲット分布に変換するマッピングを学ぶことだ。 重要な点として、ターゲット分布は十分に単純でコンパクトで情報に富むべきである。 簡易性は、分布から容易にサンプリングできること、コンパクト性は、正規データと異常データとの間の決定境界が明確かつ信頼性があること、情報性は、変換されたデータが元のデータの重要な情報を保存することを保証することである。 そこで,超球面における一様,超球面上の一様,あるいは超球面間の一様を対象分布として用いることを提案する。 次に、変換されたデータ分布とターゲット分布との距離を最小化し、元のデータの再構成誤差を十分に小さくする。 複数のベンチマークデータセットの比較研究により,本手法の有効性をベースラインと比較した。

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