論文の概要: Outlier Detection Using Generative Models with Theoretical Performance Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09999v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 01:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 16:59:11.374892
• Title: Outlier Detection Using Generative Models with Theoretical Performance Guarantees
• Title（参考訳）: 理論性能保証付き生成モデルを用いた外乱検出
• Authors: Jirong Yi, Jingchao Gao, Tianming Wang, Xiaodong Wu, Weiyu Xu
• Abstract要約: 出力器の存在下で生成モデルを用いて信号の復元を理論的に保証する。 この結果は、線形生成ニューラルネットワークと、任意の数の層を持つ非線形生成ニューラルネットワークの両方に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.985270449383272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper considers the problem of recovering signals modeled by generative models from linear measurements contaminated with sparse outliers. We propose an outlier detection approach for reconstructing the ground-truth signals modeled by generative models under sparse outliers. We establish theoretical recovery guarantees for reconstruction of signals using generative models in the presence of outliers, giving lower bounds on the number of correctable outliers. Our results are applicable to both linear generator neural networks and the nonlinear generator neural networks with an arbitrary number of layers. We propose an iterative alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm for solving the outlier detection problem via $\ell_1$ norm minimization, and a gradient descent algorithm for solving the outlier detection problem via squared $\ell_1$ norm minimization. We conduct extensive experiments using variational auto-encoder and deep convolutional generative adversarial networks, and the experimental results show that the signals can be successfully reconstructed under outliers using our approach. Our approach outperforms the traditional Lasso and $\ell_2$ minimization approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 疎外乱で汚染された線形測定から生成モデルでモデル化した信号の回収問題について考察する。 粗大な外乱下での生成モデルによりモデル化された地中構造信号の再構成のための外乱検出手法を提案する。 我々は、生成モデルを用いて、外れ値の存在下で信号の復元を理論的に保証し、修正可能な外れ値の数に低い境界を与える。 この結果は線形生成ニューラルネットワークと任意の数の層を持つ非線形生成ニューラルネットワークの両方に適用できる。 そこで本研究では,$\ell_1$ノルム最小化による外乱検出問題を解くための乗算器アルゴリズムの反復交互方向法と,$\ell_1$ノルム最小化による外乱検出問題を解く勾配降下アルゴリズムを提案する。 変動型オートエンコーダと深層畳み込み型生成逆ネットワークを用いて広範囲な実験を行い,本手法を用いて異常値下で信号の再構成を成功させることができた。 我々のアプローチは従来のLassoおよび$\ell_2$最小化アプローチよりも優れている。

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