論文の概要: Few-Shot Anomaly Detection with Adversarial Loss for Robust Feature
Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03005v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 09:45:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 17:39:01.492053
- Title: Few-Shot Anomaly Detection with Adversarial Loss for Robust Feature
Representations
- Title（参考訳）: ロバスト特徴表現に対する対向損失を用いたFew-Shot異常検出
- Authors: Jae Young Lee, Wonjun Lee, Jaehyun Choi, Yongkwi Lee, Young Seog Yoon
- Abstract要約: 異常検出は、データセット内の通常のパターンや分布から逸脱したデータポイントを特定することを目的とした、重要で困難なタスクである。
ワンクラス・ワン・モデル手法を用いて様々な手法が提案されているが、これらの手法はメモリ不足や訓練に十分なデータを必要とするといった現実的な問題に直面していることが多い。
本稿では,より堅牢で一般化された特徴表現を得るために,対向訓練損失を統合する数発の異常検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.915958745269442
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly detection is a critical and challenging task that aims to identify
data points deviating from normal patterns and distributions within a dataset.
Various methods have been proposed using a one-class-one-model approach, but
these techniques often face practical problems such as memory inefficiency and
the requirement of sufficient data for training. In particular, few-shot
anomaly detection presents significant challenges in industrial applications,
where limited samples are available before mass production. In this paper, we
propose a few-shot anomaly detection method that integrates adversarial
training loss to obtain more robust and generalized feature representations. We
utilize the adversarial loss previously employed in domain adaptation to align
feature distributions between source and target domains, to enhance feature
robustness and generalization in few-shot anomaly detection tasks. We
hypothesize that adversarial loss is effective when applied to features that
should have similar characteristics, such as those from the same layer in a
Siamese network's parallel branches or input-output pairs of
reconstruction-based methods. Experimental results demonstrate that the
proposed method generally achieves better performance when utilizing the
adversarial loss.
- Abstract（参考訳）: 異常検出は、データセット内の通常のパターンや分布から逸脱したデータポイントを特定することを目的とした、重要で困難なタスクである。
1-class-one-modelアプローチを用いて様々な手法が提案されているが、これらの手法はメモリの非効率やトレーニングに十分なデータを必要とするといった実用的な問題に直面することが多い。
特に、数発の異常検出は、大量生産前に限られたサンプルが利用できる産業用途において大きな課題となる。
本稿では,よりロバストで一般化された特徴表現を得るために,逆訓練損失を統合した数発異常検出手法を提案する。
我々は,これまでドメイン適応に用いられてきた逆方向の損失を利用して,ソース領域とターゲット領域間の特徴分布を整列させ,特徴の堅牢性や一般化を向上する。
我々は、シームズネットワークの並列ブランチの同一層や、再構成方式の入出力ペアなど、類似した特徴を持つ機能に適用した場合、対向損失が有効であると仮定する。
実験結果から, 提案手法は, 対向損失を利用した場合, 性能が向上することが示された。
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