論文の概要: Rethinking Unsupervised Outlier Detection via Multiple Thresholding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05382v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 13:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 21:47:52.830371
• Title: Rethinking Unsupervised Outlier Detection via Multiple Thresholding
• Title（参考訳）: 多重閾値を用いた教師なし外乱検出の再検討
• Authors: Zhonghang Liu, Panzhong Lu, Guoyang Xie, Zhichao Lu, Wen-Yan Lin,
• Abstract要約: 本稿では,既存のスコアリング手法を進化させるために,マルチしきい値(Multi-T)モジュールを提案する。 これにより、2つのしきい値が生成され、不正なターゲットデータセットからインレーヤとアウトレーヤを分離する。 実験により,Multi-Tが提案したアウトリースコアリング法を大幅に改善できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.686139522490189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of unsupervised image outlier detection, assigning outlier scores holds greater significance than its subsequent task: thresholding for predicting labels. This is because determining the optimal threshold on non-separable outlier score functions is an ill-posed problem. However, the lack of predicted labels not only hiders some real applications of current outlier detectors but also causes these methods not to be enhanced by leveraging the dataset's self-supervision. To advance existing scoring methods, we propose a multiple thresholding (Multi-T) module. It generates two thresholds that isolate inliers and outliers from the unlabelled target dataset, whereas outliers are employed to obtain better feature representation while inliers provide an uncontaminated manifold. Extensive experiments verify that Multi-T can significantly improve proposed outlier scoring methods. Moreover, Multi-T contributes to a naive distance-based method being state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 教師なし画像の外れ値検出の領域では、外れ値の割り当ては、その後のタスクであるラベルのしきい値予測よりも重要である。 これは、分離不能なアウトリーチスコア関数の最適しきい値を決定することが不適切な問題であるからである。 しかしながら、予測ラベルの欠如は、現在の外れ値検出器の実際の応用を隠蔽するだけでなく、データセットの自己スーパービジョンを活用することによって、これらの手法を拡張しないようにもしている。 既存のスコアリング手法を改善するために,マルチしきい値(Multi-T)モジュールを提案する。 2つのしきい値を生成して、不正なターゲットデータセットから不整合と外接点を分離する一方、外接値はより優れた特徴表現を得るために使用され、不整合は非汚染多様体を提供する。 大規模実験により,Multi-T が提案した出力スコアリング法を大幅に改善できることが確認された。 さらに、Multi-Tは、最先端であるナイーブ距離ベースの手法に寄与する。

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