論文の概要: Deep evolving semi-supervised anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00860v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 15:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:34.202296
• Title: Deep evolving semi-supervised anomaly detection
• Title（参考訳）: 深部進化型半教師付き異常検出
• Authors: Jack Belham, Aryan Bhosale, Samrat Mukherjee, Biplab Banerjee, Fabio Cuzzolin,
• Abstract要約: 本研究の目的は,連続的半教師付き異常検出(CSAD)のタスクを形式化することである。 本稿では,半教師付きデータを扱うための変分オートエンコーダ(VAE)のベースラインモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.027613461156864
• License:
• Abstract: The aim of this paper is to formalise the task of continual semi-supervised anomaly detection (CSAD), with the aim of highlighting the importance of such a problem formulation which assumes as close to real-world conditions as possible. After an overview of the relevant definitions of continual semi-supervised learning, its components, anomaly detection extension, and the training protocols; the paper introduces a baseline model of a variational autoencoder (VAE) to work with semi-supervised data along with a continual learning method of deep generative replay with outlier rejection. The results show that such a use of extreme value theory (EVT) applied to anomaly detection can provide promising results even in comparison to an upper baseline of joint training. The results explore the effects of how much labelled and unlabelled data is present, of which class, and where it is located in the data stream. Outlier rejection shows promising initial results where it often surpasses a baseline method of Elastic Weight Consolidation (EWC). A baseline for CSAD is put forward along with the specific dataset setups used for reproducability and testability for other practitioners. Future research directions include other CSAD settings and further research into efficient continual hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,実世界の状況に近いと仮定した問題定式化の重要性を強調することを目的として,連続的半教師付き異常検出(CSAD)のタスクを定式化することである。 連続的半教師付き学習,そのコンポーネント,異常検出拡張,およびトレーニングプロトコルに関する定義の概要を概説した後,変分オートエンコーダ(VAE)のベースラインモデルを導入し,半教師付きデータと,退避拒否を伴う深層再生の連続的学習方法を提案する。 その結果、異常検出に応用された極値理論(EVT)を用いることで、関節トレーニングの上位ベースラインと比較しても有望な結果が得られることがわかった。 その結果,ラベル付きデータやラベルなしデータの存在量,どのクラス,どこにデータストリームがあるか,といった影響について検討した。 Outlier rejectionは、しばしばElastic Weight Consolidation(EWC)のベースラインメソッドを超える、有望な初期結果を示している。 CSADのベースラインは、他の実践者のための再現性とテスト容易性のために使用される特定のデータセット設定と共に前進する。 今後の研究の方向性には、他のCSAD設定や、効率的な連続型ハイパーパラメータチューニングの研究が含まれる。

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