論文の概要: Friend or Foe? Harnessing Controllable Overfitting for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00560v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 19:07:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:30.491119
• Title: Friend or Foe? Harnessing Controllable Overfitting for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 友人か偽者か?異常検出のための制御可能なオーバーフィッティング
• Authors: Long Qian, Bingke Zhu, Yingying Chen, Ming Tang, Jinqiao Wang,
• Abstract要約: オーバーフィッティングは、長い間、モデルパフォーマンスに有害なものとして評価されてきた。 モデル識別能力を高めるための制御可能かつ戦略的メカニズムとしてオーバーフィッティングを再放送する。 最適化された異常検出のためにオーバーフィッティングを利用する新しいフレームワークである制御可能オーバーフィッティングに基づく異常検出(COAD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.77558600436759
• License:
• Abstract: Overfitting has long been stigmatized as detrimental to model performance, especially in the context of anomaly detection. Our work challenges this conventional view by introducing a paradigm shift, recasting overfitting as a controllable and strategic mechanism for enhancing model discrimination capabilities. In this paper, we present Controllable Overfitting-based Anomaly Detection (COAD), a novel framework designed to leverage overfitting for optimized anomaly detection. We propose the Aberrance Retention Quotient (ARQ), a novel metric that systematically quantifies the extent of overfitting, enabling the identification of an optimal "golden overfitting interval." Within this interval, overfitting is leveraged to significantly amplify the model's sensitivity to anomalous patterns, while preserving generalization to normal samples. Additionally, we present the Relative Anomaly Distribution Index (RADI), an innovative metric designed to complement AUROC pixel by providing a more versatile and theoretically robust framework for assessing model performance. RADI leverages ARQ to track and evaluate how overfitting impacts anomaly detection, offering an integrated approach to understanding the relationship between overfitting dynamics and model efficacy. Our theoretical work also rigorously validates the use of Gaussian noise in pseudo anomaly synthesis, providing the foundation for its broader applicability across diverse domains. Empirical evaluations demonstrate that our controllable overfitting method not only achieves State of the Art (SOTA) performance in both one-class and multi-class anomaly detection tasks but also redefines overfitting from a modeling challenge into a powerful tool for optimizing anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: オーバーフィッティングは、特に異常検出の文脈において、モデル性能に有害なものとして長い間評価されてきた。 我々の研究は、モデル識別能力を高めるための制御可能な戦略的メカニズムとしてオーバーフィッティングを再キャストし、パラダイムシフトを導入することで、この従来の考え方に挑戦する。 本稿では,制御可能なオーバーフィッティングに基づく異常検出(COAD)を提案する。 本稿では,過適合度を体系的に定量化し,最適「金過適合間隔」の同定を可能にする新しい指標であるAberrance Retention Quotient(ARQ)を提案する。 この間隔内では、オーバーフィッティングを利用してモデルの異常パターンに対する感度を著しく増幅し、通常のサンプルへの一般化を保存する。 さらに,より汎用的で理論的に堅牢なモデル性能評価フレームワークを提供することにより,AUROCピクセルを補完する革新的な指標であるRelative Anomaly Distribution Index (RADI)を提案する。 RADIはARQを活用して、過適合が異常検出に与える影響を追跡し、評価し、過適合ダイナミクスとモデルの有効性の関係を理解するための統合的なアプローチを提供する。 我々の理論的研究は、擬似異常合成におけるガウスノイズの使用を厳密に検証し、多様な領域にまたがる幅広い適用性の基礎となる。 実験的な評価では、制御可能なオーバーフィッティング手法は、一級および多級の異常検出タスクにおいて、最先端のSOTA(State of the Art)性能を達成するだけでなく、モデリング課題からのオーバーフィッティングを、異常検出を最適化するための強力なツールに再定義する。

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