論文の概要: Revisiting Non-separable Binary Classification and its Applications in Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01541v1
• Date: Sun, 3 Dec 2023 23:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:44:07.190708
• Title: Revisiting Non-separable Binary Classification and its Applications in Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 非分離バイナリ分類の再検討と異常検出への応用
• Authors: Matthew Lau, Ismaila Seck, Athanasios P Meliopoulos, Wenke Lee and Eugene Ndiaye
• Abstract要約: XOR の線形分類が可能であることを示す。 我々は、SVMの目的に適合し、マージン内または外にあるデータを識別する等分性分離を提案する。 分類器はスムーズな近似でニューラルネットワークパイプラインに統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.762114987475625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inability to linearly classify XOR has motivated much of deep learning. We revisit this age-old problem and show that linear classification of XOR is indeed possible. Instead of separating data between halfspaces, we propose a slightly different paradigm, equality separation, that adapts the SVM objective to distinguish data within or outside the margin. Our classifier can then be integrated into neural network pipelines with a smooth approximation. From its properties, we intuit that equality separation is suitable for anomaly detection. To formalize this notion, we introduce closing numbers, a quantitative measure on the capacity for classifiers to form closed decision regions for anomaly detection. Springboarding from this theoretical connection between binary classification and anomaly detection, we test our hypothesis on supervised anomaly detection experiments, showing that equality separation can detect both seen and unseen anomalies.
• Abstract（参考訳）: XORを線形に分類できないことは、多くのディープラーニングを動機付けている。 我々は、この古い問題を再考し、XORの線形分類が実際に可能であることを示す。 ハーフスペース間でデータを分離する代わりに、SVMの目的に適応し、マージン内または外にあるデータを区別する、わずかに異なるパラダイム、平等分離を提案する。 分類器は、滑らかな近似でニューラルネットワークパイプラインに統合できます。 その性質から,同値分離が異常検出に適していることを示唆する。 この概念を定式化するために、分類器が異常検出のための閉決定領域を形成する能力に関する定量的尺度である閉包数を導入する。 この二項分類と異常検出の理論的関係から, 教師付き異常検出実験の仮説を検証し, 同一性分離が目に見える異常と見えない異常の両方を検出することを示した。

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