論文の概要: ADGym: Design Choices for Deep Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15376v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 03:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 16:59:37.518219
• Title: ADGym: Design Choices for Deep Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ADGym: 深部異常検出のための設計選択
• Authors: Minqi Jiang, Chaochuan Hou, Ao Zheng, Songqiao Han, Hailiang Huang, Qingsong Wen, Xiyang Hu, Yue Zhao
• Abstract要約: 深層手法におけるAD設計要素の包括的評価と自動選択を目的とした最初のプラットフォームであるADGymを紹介する。 ADGymを使ったモデルは、現在の最先端技術を大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.628035484012834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) techniques have recently been applied to anomaly detection (AD), yielding successful outcomes in areas such as finance, medical services, and cloud computing. However, much of the current research evaluates a deep AD algorithm holistically, failing to understand the contributions of individual design choices like loss functions and network architectures. Consequently, the importance of prerequisite steps, such as preprocessing, might be overshadowed by the spotlight on novel loss functions and architectures. In this paper, we address these oversights by posing two questions: (i) Which components (i.e., design choices) of deep AD methods are pivotal in detecting anomalies? (ii) How can we construct tailored AD algorithms for specific datasets by selecting the best design choices automatically, rather than relying on generic, pre-existing solutions? To this end, we introduce ADGym, the first platform designed for comprehensive evaluation and automatic selection of AD design elements in deep methods. Extensive experiments reveal that merely adopting existing leading methods is not ideal. Models crafted using ADGym markedly surpass current state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)技術は、最近、異常検出(AD)に応用され、金融、医療サービス、クラウドコンピューティングなどの分野で成功している。 しかしながら、現在の研究の多くは、深いADアルゴリズムを全体論的に評価しており、損失関数やネットワークアーキテクチャといった個々の設計選択の貢献を理解していない。 したがって、プリプロセッシングのような前提条件のステップの重要性は、新しい損失関数やアーキテクチャのスポットライトによって誇張される可能性がある。 本稿では,2つの質問に答えることで,これらの監視に対処する。 i) ディープAD手法のどのコンポーネント(設計選択)が異常を検出する上で重要であるか。 (ii) 汎用的で既存のソリューションに頼るのではなく、最適な設計選択を自動的に選択することで、特定のデータセットのための調整済みADアルゴリズムをどのように構築するか。 そこで本研究では,AD設計要素の包括的評価と自動選択を目的とした初のプラットフォームであるADGymを紹介する。 広範な実験によって、既存のリードメソッドを採用するだけでは理想的ではないことが分かる。 ADGymを使ったモデルは、現在の最先端技術を大きく上回っている。

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