論文の概要: Statistical Test for Anomaly Detections by Variational Auto-Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03724v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 05:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 16:34:46.048261
• Title: Statistical Test for Anomaly Detections by Variational Auto-Encoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダによる異常検出の統計的検証
• Authors: Daiki Miwa, Tomohiro Shiraishi, Vo Nguyen Le Duy, Teruyuki Katsuoka, Ichiro Takeuchi
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)を用いた異常検出の信頼性評価について検討する。 VAE-ADテストを用いて、VAEによって検出された異常領域の信頼性をp値の形で定量することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.378672594642616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we consider the reliability assessment of anomaly detection (AD) using Variational Autoencoder (VAE). Over the last decade, VAE-based AD has been actively studied in various perspective, from method development to applied research. However, when the results of ADs are used in high-stakes decision-making, such as in medical diagnosis, it is necessary to ensure the reliability of the detected anomalies. In this study, we propose the VAE-AD Test as a method for quantifying the statistical reliability of VAE-based AD within the framework of statistical testing. Using the VAE-AD Test, the reliability of the anomaly regions detected by a VAE can be quantified in the form of p-values. This means that if an anomaly is declared when the p-value is below a certain threshold, it is possible to control the probability of false detection to a desired level. Since the VAE-AD Test is constructed based on a new statistical inference framework called selective inference, its validity is theoretically guaranteed in finite samples. To demonstrate the validity and effectiveness of the proposed VAE-AD Test, numerical experiments on artificial data and applications to brain image analysis are conducted.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)を用いた異常検出(AD)の信頼性評価について検討する。 過去10年間で、VAEベースのADは、メソッド開発から応用研究まで、様々な観点から活発に研究されてきた。 しかし, 診断などの高精度な意思決定にADの結果を使用する場合には, 検出された異常の信頼性を確保する必要がある。 本研究では,vaeベースadの統計的信頼性を統計的テストの枠組みで定量化する方法としてvae-adテストを提案する。 VAE-ADテストを用いて、VAEによって検出された異常領域の信頼性をp値の形で定量することができる。 これは、p値が一定の閾値以下であるときに異常が宣言された場合、誤検出の確率を所望のレベルまで制御することができることを意味する。 VAE-ADテストは選択推論と呼ばれる新しい統計的推論フレームワークに基づいて構築されるため、その妥当性は有限標本で理論的に保証される。 提案するvae-adテストの有効性と有効性を示すために,人工データに関する数値実験と脳画像解析への応用を行った。

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