Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge Distillation for Anomaly Detection

論文の概要: Knowledge Distillation for Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06047v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 18:02:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 02:27:38.350216
Title: Knowledge Distillation for Anomaly Detection
Title（参考訳）: 異常検出のための知識蒸留
Authors: Adrian Alan Pol, Ekaterina Govorkova, Sonja Gronroos, Nadezda Chernyavskaya, Philip Harris, Maurizio Pierini, Isobel Ojalvo, Peter Elmer
Abstract要約: 本稿では,非教師付き異常検出モデルから教師付きデプロイ可能なモデルに圧縮する新しい手法を提案する。検出感度を向上させるための一連の手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.864421043173559
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Unsupervised deep learning techniques are widely used to identify anomalous behaviour. The performance of such methods is a product of the amount of training data and the model size. However, the size is often a limiting factor for the deployment on resource-constrained devices. We present a novel procedure based on knowledge distillation for compressing an unsupervised anomaly detection model into a supervised deployable one and we suggest a set of techniques to improve the detection sensitivity. Compressed models perform comparably to their larger counterparts while significantly reducing the size and memory footprint.
Abstract（参考訳）: 教師なしのディープラーニング技術は、異常な振る舞いを特定するために広く使われている。このような手法の性能は、トレーニングデータの量とモデルのサイズの積である。しかしながら、リソース制限されたデバイスへのデプロイメントには、サイズが制限要因になることが多い。本稿では,非教師付き異常検出モデルを教師付きデプロイ可能なものに圧縮するための知識蒸留に基づく新しい方法を提案し,検出感度を向上させるための一連の手法を提案する。圧縮されたモデルはより大きなモデルと互換性があり、サイズやメモリフットプリントを大幅に削減する。

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