論文の概要: Quantile-based Maximum Likelihood Training for Outlier Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06085v1
• Date: Sun, 20 Aug 2023 22:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 03:56:02.015643
• Title: Quantile-based Maximum Likelihood Training for Outlier Detection
• Title（参考訳）: 外乱検出のためのQuantile-based Maximum Likelihood Training
• Authors: Masoud Taghikhah, Nishant Kumar, Sini\v{s}a \v{S}egvi\'c, Abouzar Eslami, Stefan Gumhold
• Abstract要約: 我々は,推定時の外乱分離を改善するために,不整合分布を学習するための量子化に基づく最大極大目標を提案する。 本手法は, 事前学習した識別特徴に正規化フローを適合させ, 評価されたログ類似度に応じて異常値を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.332086939892435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discriminative learning effectively predicts true object class for image classification. However, it often results in false positives for outliers, posing critical concerns in applications like autonomous driving and video surveillance systems. Previous attempts to address this challenge involved training image classifiers through contrastive learning using actual outlier data or synthesizing outliers for self-supervised learning. Furthermore, unsupervised generative modeling of inliers in pixel space has shown limited success for outlier detection. In this work, we introduce a quantile-based maximum likelihood objective for learning the inlier distribution to improve the outlier separation during inference. Our approach fits a normalizing flow to pre-trained discriminative features and detects the outliers according to the evaluated log-likelihood. The experimental evaluation demonstrates the effectiveness of our method as it surpasses the performance of the state-of-the-art unsupervised methods for outlier detection. The results are also competitive compared with a recent self-supervised approach for outlier detection. Our work allows to reduce dependency on well-sampled negative training data, which is especially important for domains like medical diagnostics or remote sensing.
• Abstract（参考訳）: 判別学習は、画像分類のための真のオブジェクトクラスを効果的に予測する。 しかし、これは多くの場合、自動走行やビデオ監視システムといったアプリケーションに重大な懸念を呈する、オフレーヤに対する偽陽性をもたらす。 この課題に対処する以前の試みは、実際のアウトレイアデータを使用したコントラスト学習や、自己教師型学習のためのアウトレイアの合成によるイメージ分類器の訓練であった。 さらに、画素空間における不整合の教師なし生成モデリングは、外乱検出に限られた成功を示してきた。 そこで本研究では,不規則分布を学習し,推論中の外れ値分離を改善するために,分位数に基づく最大度目標を提案する。 本手法は,事前学習した判別特徴に正規化フローを適合させ,評価したログ類似度に応じて外れ値を検出する。 実験評価は, 異常検出のための最先端の教師なし手法の性能を上回って, 提案手法の有効性を実証する。 結果はまた、最近の自己教師付きアプローチによる異常検出と比べても競争力がある。 私たちの研究は、医学診断やリモートセンシングといった領域において特に重要な、十分にサンプリングされた負のトレーニングデータへの依存を減らすことが可能です。

関連論文リスト

• Regularized Contrastive Partial Multi-view Outlier Detection [76.77036536484114]
  RCPMOD(Regularized Contrastive partial Multi-view Outlier Detection)と呼ばれる新しい手法を提案する。 このフレームワークでは、コントラスト学習を利用して、ビュー一貫性のある情報を学び、一貫性の度合いでアウトレイラを識別する。 4つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法が最先端の競合より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T14:34:27Z)
• Outlier detection by ensembling uncertainty with negative objectness [0.0]
  外乱検出は、教師付き視覚認識の安全クリティカルな応用に欠かせない能力である。 我々は、K の基底クラスと1つの外れ値クラスに対応する K+1 ロジットの直接予測を再考する。 K+2クラスにマスクレベルの認識を組み込んだ高密度予測アーキテクチャに本手法を組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T15:19:37Z)
• Unilaterally Aggregated Contrastive Learning with Hierarchical Augmentation for Anomaly Detection [64.50126371767476]
  階層的拡張(UniCon-HA)を用いた一方的集約型コントラスト学習を提案する。 我々は、教師付きおよび教師なしの対照的な損失を通じて、インレーヤの濃度と仮想外れ値の分散を明示的に奨励する。 本手法は,ラベルなし1クラス,ラベルなしマルチクラス,ラベル付きマルチクラスを含む3つのAD設定で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:01:50Z)
• Robust Outlier Rejection for 3D Registration with Variational Bayes [70.98659381852787]
  我々は、ロバストアライメントのための新しい変分非局所ネットワークベース外乱除去フレームワークを開発した。 そこで本稿では, 投票に基づく不整合探索手法を提案し, 変換推定のための高品質な仮説的不整合をクラスタリングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:48:56Z)
• Out-of-Distribution Detection with Hilbert-Schmidt Independence Optimization [114.43504951058796]
  異常検出タスクはAIの安全性において重要な役割を担っている。 ディープニューラルネットワーク分類器は通常、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の入力を、信頼性の高いイン・ディストリビューション・クラスに誤って分類する傾向がある。 我々は,OOD検出タスクにおいて実用的かつ理論的に有効な代替確率論的パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T15:59:55Z)
• Efficient remedies for outlier detection with variational autoencoders [8.80692072928023]
  深層生成モデルによって計算される類似度は、ラベルなしデータによる外れ値検出の候補メトリックである。 理論的に定位された補正は、VAE推定値による鍵バイアスを容易に改善することを示す。 また,VAEのアンサンブル上で計算される確率の分散により,ロバストな外乱検出が可能となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T16:00:58Z)
• Unsupervised Outlier Detection using Memory and Contrastive Learning [53.77693158251706]
  特徴空間における外乱検出は,外乱検出から外乱検出までの特徴距離を測定することで行うことができると考えている。 本稿では,メモリモジュールとコントラスト学習モジュールを用いたMCODフレームワークを提案する。 提案したMCODは高い性能を達成し,9つの最先端手法より優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-27T07:35:42Z)
• Out-of-Scope Intent Detection with Self-Supervision and Discriminative Training [20.242645823965145]
  タスク指向対話システムにおいて、スコープ外インテント検出は実用上重要である。 本稿では,テストシナリオをシミュレートして,スコープ外インテント分類器をエンドツーエンドに学習する手法を提案する。 提案手法を4つのベンチマーク・ダイアログ・データセット上で広範囲に評価し,最先端のアプローチに対する大幅な改善を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T08:17:18Z)
• Deep Clustering based Fair Outlier Detection [19.601280507914325]
  本稿では,統合深層クラスタリングと外乱検出を強化するために,インスタンスレベルの重み付き表現学習戦略を提案する。 我々のDCFOD法は, 異常検出において, 異常検出の妥当性と2種類のフェアネス概念の両面において, 常に優れた性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T15:12:26Z)
• Do We Really Need to Learn Representations from In-domain Data for Outlier Detection? [6.445605125467574]
  2段階のフレームワークに基づく手法は、このタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。 我々は,各外乱検出タスクに対して,異なる表現を訓練するコストが高いことを避ける可能性を探る。 実験では, 従来の2段階法と比較して, 様々な外乱検出ベンチマークにおいて, 競争力や性能が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T17:30:28Z)
• Solving Inefficiency of Self-supervised Representation Learning [87.30876679780532]
  既存のコントラスト学習法は、非常に低い学習効率に苦しむ。 アンダークラスタリングとオーバークラスタリングの問題は、学習効率の大きな障害である。 中央三重項損失を用いた新しい自己監督学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T07:47:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。