論文の概要: Improved Anomaly Detection through Conditional Latent Space VAE Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12328v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 07:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:09.697952
• Title: Improved Anomaly Detection through Conditional Latent Space VAE Ensembles
• Title（参考訳）: 条件付き遅延空間VAEアンサンブルによる異常検出の改善
• Authors: Oskar Åström, Alexandros Sopasakis,
• Abstract要約: 条件付きラテント空間変分オートエンコーダ(CL-VAE)は、既知の不整形クラスと未知の不整形クラスを持つデータに対する異常検出のための前処理を改善した。 モデルでは異常検出の精度が向上し、MNISTデータセットで97.4%のAUCが達成された。 さらに、CL-VAEは、アンサンブルの利点、より解釈可能な潜在空間、モデルサイズに制限のある複雑なデータでパターンを学習する能力の増大を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License:
• Abstract: We propose a novel Conditional Latent space Variational Autoencoder (CL-VAE) to perform improved pre-processing for anomaly detection on data with known inlier classes and unknown outlier classes. This proposed variational autoencoder (VAE) improves latent space separation by conditioning on information within the data. The method fits a unique prior distribution to each class in the dataset, effectively expanding the classic prior distribution for VAEs to include a Gaussian mixture model. An ensemble of these VAEs are merged in the latent spaces to form a group consensus that greatly improves the accuracy of anomaly detection across data sets. Our approach is compared against the capabilities of a typical VAE, a CNN, and a PCA, with regards AUC for anomaly detection. The proposed model shows increased accuracy in anomaly detection, achieving an AUC of 97.4% on the MNIST dataset compared to 95.7% for the second best model. In addition, the CL-VAE shows increased benefits from ensembling, a more interpretable latent space, and an increased ability to learn patterns in complex data with limited model sizes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、未知の不整形クラスと未知の不整形クラスを持つデータに対して、異常検出のための前処理を改善するための新しい条件付きラテント空間変分オートコーダ(CL-VAE)を提案する。 この変分オートエンコーダ(VAE)は、データ内の情報に条件付けすることで、潜時空間分離を改善する。 この方法はデータセットの各クラスに独自の事前分布を適合させ、VAEの古典的な事前分布をガウス混合モデルを含むように効果的に拡張する。 これらのVAEのアンサンブルは、データセット間で異常検出の精度を大幅に向上させるグループコンセンサスを形成するために、潜在空間にマージされる。 我々のアプローチは、異常検出のためのAUCに関して、典型的なVAE、CNN、PCAの能力と比較した。 提案したモデルでは、異常検出の精度が向上し、MNISTデータセットで97.4%のAUCが達成され、第2のモデルでは95.7%となった。 さらに、CL-VAEは、アンサンブルの利点、より解釈可能な潜在空間、モデルサイズに制限のある複雑なデータでパターンを学習する能力の増大を示す。

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