論文の概要: NNG-Mix: Improving Semi-supervised Anomaly Detection with Pseudo-anomaly Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11961v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 17:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 17:37:05.876777
• Title: NNG-Mix: Improving Semi-supervised Anomaly Detection with Pseudo-anomaly Generation
• Title（参考訳）: NNG-Mix:擬似異常発生による半教師付き異常検出の改善
• Authors: Hao Dong, Ga\"etan Frusque, Yue Zhao, Eleni Chatzi, Olga Fink
• Abstract要約: 異常検出は、複雑なシステムにおいて稀かつしばしば重要な事象を特定するのに不可欠である。 半教師付きおよび教師付きアプローチは、そのようなラベル付きデータを活用することができ、パフォーマンスが向上する。 ラベル付き異常とラベル付けされていない大量のデータに基づいて擬似異常を新たに生成するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.884004583641325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) is essential in identifying rare and often critical events in complex systems, finding applications in fields such as network intrusion detection, financial fraud detection, and fault detection in infrastructure and industrial systems. While AD is typically treated as an unsupervised learning task due to the high cost of label annotation, it is more practical to assume access to a small set of labeled anomaly samples from domain experts, as is the case for semi-supervised anomaly detection. Semi-supervised and supervised approaches can leverage such labeled data, resulting in improved performance. In this paper, rather than proposing a new semi-supervised or supervised approach for AD, we introduce a novel algorithm for generating additional pseudo-anomalies on the basis of the limited labeled anomalies and a large volume of unlabeled data. This serves as an augmentation to facilitate the detection of new anomalies. Our proposed algorithm, named Nearest Neighbor Gaussian Mixup (NNG-Mix), efficiently integrates information from both labeled and unlabeled data to generate pseudo-anomalies. We compare the performance of this novel algorithm with commonly applied augmentation techniques, such as Mixup and Cutout. We evaluate NNG-Mix by training various existing semi-supervised and supervised anomaly detection algorithms on the original training data along with the generated pseudo-anomalies. Through extensive experiments on 57 benchmark datasets in ADBench, reflecting different data types, we demonstrate that NNG-Mix outperforms other data augmentation methods. It yields significant performance improvements compared to the baselines trained exclusively on the original training data. Notably, NNG-Mix yields up to 16.4%, 8.8%, and 8.0% improvements on Classical, CV, and NLP datasets in ADBench. Our source code will be available at https://github.com/donghao51/NNG-Mix.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は、複雑なシステムにおいて稀かつしばしば重要な事象を識別し、ネットワーク侵入検出、金融詐欺検出、インフラや産業システムにおける故障検出などの分野での応用を見つけるために不可欠である。 ADは通常、ラベルアノテーションのコストが高いため教師なしの学習タスクとして扱われるが、半教師付き異常検出のように、ドメインの専門家によるラベル付き異常サンプルの小さなセットにアクセスすることはより現実的である。 半教師付きおよび教師付きアプローチは、そのようなラベル付きデータを活用することができ、パフォーマンスが向上する。 本稿では,adに対する新しい半教師付きあるいは教師付きアプローチを提案するのではなく,限定ラベル付き異常と大量のラベル付きデータに基づいて擬似異常を新たに生成するアルゴリズムを提案する。 これは新しい異常の検出を容易にする拡張として機能する。 提案アルゴリズムはNearest Neighbor Gaussian Mixup (NNG-Mix) と名付けられ,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から情報を効率よく統合して擬似アノマリーを生成する。 本稿では,このアルゴリズムの性能を,MixupやCutoutといった一般的な拡張手法と比較する。 我々は,NNG-Mixの評価を,既存の半教師付きおよび教師付き異常検出アルゴリズムを,生成された擬似異常とともに元のトレーニングデータ上でトレーニングすることで行う。 ADBenchの57のベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて、異なるデータ型を反映し、NNG-Mixが他のデータ拡張手法より優れていることを示す。 オリジナルのトレーニングデータにのみトレーニングされたベースラインと比較して、パフォーマンスが大幅に向上する。 特に、NNG-MixはADBenchのClassical、CV、NLPデータセットを最大16.4%、8.8%、そして8.0%改善する。 ソースコードはhttps://github.com/donghao51/nng-mixで入手できる。

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