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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00560v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 14:13:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:55.688227
• 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伝統的に異常検出の有害と見なされてきた。 本稿では、オーバーフィッティングを戦略的に活用し、異常識別能力を向上する新しいフレームワークである、制御可能なオーバーフィッティングベースの異常検出(COAD)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.77558600436759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Overfitting has traditionally been viewed as detrimental to anomaly detection, where excessive generalization often limits models' sensitivity to subtle anomalies. Our work challenges this conventional view by introducing Controllable Overfitting-based Anomaly Detection (COAD), a novel framework that strategically leverages overfitting to enhance anomaly discrimination capabilities. 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 wherein model sensitivity to anomalies is maximized without sacrificing generalization. To comprehensively capture how overfitting affects detection performance, we further propose the Relative Anomaly Distribution Index (RADI), a metric superior to traditional AUROC by explicitly modeling the separation between normal and anomalous score distributions. Theoretically, 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. We also rigorously validate the statistical efficacy of Gaussian noise as pseudo-anomaly generators, reinforcing the method's broad applicability. Empirical evaluations demonstrate that our controllable overfitting method achieves State-Of-The-Art(SOTA) performance in both one-class and multi-class anomaly detection tasks, thus redefining overfitting as a powerful strategy rather than a limitation.
• Abstract（参考訳）: 過度な一般化はしばしばモデルの感度を微妙な異常に制限する。 我々の研究は、オーバーフィッティングを戦略的に活用して異常識別能力を高める新しいフレームワークであるコントロール可能なオーバーフィッティングベースの異常検出(COAD)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,過適合度を体系的に定量化する新しい指標であるAberrance Retention Quotient(ARQ)を提案する。 オーバーフィッティングが検出性能にどのように影響するかを包括的に把握するために,通常のスコア分布と異常スコア分布の分離を明示的にモデル化することにより,従来のAUROCよりも優れた指標である相対異常分布指数(RADI)を提案する。 理論的には、RADIはARQを利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。 また,擬似アノマリー発生器としてのガウス雑音の統計的有効性も厳格に検証し,本手法の適用性を高めた。 実験により,制御可能なオーバーフィッティング手法は,1クラス・複数クラスの異常検出タスクにおいて,状態-Of-The-Art(SOTA)性能を達成し,オーバーフィッティングを制限ではなく強力な戦略として再定義することを示す。

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