論文の概要: Deep Positive-Unlabeled Anomaly Detection for Contaminated Unlabeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18929v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 10:03:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:28:35.102988
• Title: Deep Positive-Unlabeled Anomaly Detection for Contaminated Unlabeled Data
• Title（参考訳）: 汚染された未ラベルデータに対する深い正のラベル付き異常検出
• Authors: Hiroshi Takahashi, Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai, Yuuki Yamanaka,
• Abstract要約: 本稿では, 深い正のラベルのない異常検出フレームワークを提案する。 肯定的未ラベル学習と深い異常検出モデルを統合する。 提案手法は既存の手法よりも優れた検出性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.029029510114448
• License:
• Abstract: Semi-supervised anomaly detection, which aims to improve the anomaly detection performance by using a small amount of labeled anomaly data in addition to unlabeled data, has attracted attention. Existing semi-supervised approaches assume that most unlabeled data are normal, and train anomaly detectors by minimizing the anomaly scores for the unlabeled data while maximizing those for the labeled anomaly data. However, in practice, the unlabeled data are often contaminated with anomalies. This weakens the effect of maximizing the anomaly scores for anomalies, and prevents us from improving the detection performance. To solve this problem, we propose the deep positive-unlabeled anomaly detection framework, which integrates positive-unlabeled learning with deep anomaly detection models such as autoencoders and deep support vector data descriptions. Our approach enables the approximation of anomaly scores for normal data using the unlabeled data and the labeled anomaly data. Therefore, without labeled normal data, our approach can train anomaly detectors by minimizing the anomaly scores for normal data while maximizing those for the labeled anomaly data. Experiments on various datasets show that our approach achieves better detection performance than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ラベル付き異常データに加えて,少量のラベル付き異常データを用いて異常検出性能を向上させることを目的とした半教師付き異常検出が注目されている。 既存の半教師付きアプローチでは、ほとんどのラベル付きデータが正常であると仮定し、ラベル付き異常データの異常スコアを最小化し、ラベル付き異常データの異常スコアを最大化する。 しかし実際には、ラベルのないデータはしばしば異常によって汚染される。 これにより、異常スコアの最大化効果が弱まり、検出性能が向上するのを防ぐことができる。 この問題を解決するために,自己エンコーダやディープサポートベクトルデータ記述などの深層異常検出モデルと,正の未ラベル学習を統合したディープ正の異常検出フレームワークを提案する。 本手法は,ラベルなしデータとラベル付き異常データを用いて,正規データに対する異常スコアの近似を可能にする。 そのため,本手法では,正規データに対する異常スコアを最小化しつつ,ラベル付き異常データに対する異常スコアを最大化することにより,異常検出の訓練を行うことができる。 各種データセットを用いた実験により,本手法は既存手法よりも優れた検出性能が得られることが示された。

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