論文の概要: Making Parametric Anomaly Detection on Tabular Data Non-Parametric Again

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17052v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 14:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 14:42:42.128284
• Title: Making Parametric Anomaly Detection on Tabular Data Non-Parametric Again
• Title（参考訳）: 表データにおけるパラメトリック異常検出の非パラメトリック化
• Authors: Hugo Thimonier, Fabrice Popineau, Arpad Rimmel, Bich-Li\^en Doan
• Abstract要約: 研究は、このギャップに対処するために、検索強化モデルを導入し、分類や回帰といった教師付きタスクで有望な結果を示した。 本稿では,変圧器モデルを用いてテクスチャ正規サンプルのマスク特徴を再構成する再構成手法を提案する。 31データセットのベンチマークでの実験では、この再構成ベースの異常検出(AD)メソッドを検索モジュールを介して非パラメトリックな関係で拡張することで、パフォーマンスが大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning for tabular data has garnered increasing attention in recent years, yet employing deep models for structured data remains challenging. While these models excel with unstructured data, their efficacy with structured data has been limited. Recent research has introduced retrieval-augmented models to address this gap, demonstrating promising results in supervised tasks such as classification and regression. In this work, we investigate using retrieval-augmented models for anomaly detection on tabular data. We propose a reconstruction-based approach in which a transformer model learns to reconstruct masked features of \textit{normal} samples. We test the effectiveness of KNN-based and attention-based modules to select relevant samples to help in the reconstruction process of the target sample. Our experiments on a benchmark of 31 tabular datasets reveal that augmenting this reconstruction-based anomaly detection (AD) method with non-parametric relationships via retrieval modules may significantly boost performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,表形式のデータに対する深層学習が注目を集めているが,構造化データに対する深層モデルの採用は依然として困難である。 これらのモデルは非構造化データに優れているが、構造化データの有効性は限られている。 近年、このギャップに対処する検索強化モデルを導入し、分類や回帰といった教師付きタスクにおいて有望な結果を示した。 本研究では,検索拡張モデルを用いて表データの異常検出を行う。 本稿では,変圧器モデルを用いて<textit{normal} サンプルのマスク特徴を再構成する手法を提案する。 対象サンプルの再構成プロセスにおいて,KNNおよび注目型モジュールの有効性を検証し,関連サンプルの選択に役立てる。 31の表型データセットのベンチマーク実験により,検索モジュールによる非パラメトリック関係を用いたこの再構成型異常検出(ad)手法の強化により,性能が著しく向上する可能性が示唆された。

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