論文の概要: Learning In-Distribution Representations for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05130v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 10:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.46804
• Title: Learning In-Distribution Representations for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための分布内表現の学習
• Authors: William T. Lunardi, Abdulrahman Banabila, Dania Herzalla, Martin L. Andreoni,
• Abstract要約: Focused In-distriion Representation Modeling (FIRM) は、異常検出に特化して設計された対照的な学習目的である。 FIRMは、表現空間を積極的に形作る方法として、合成外接辞をプリテキストタスクに組み込む。 FIRMが標準ベンチマークの他のコントラスト手法を上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection involves identifying data patterns that deviate from the anticipated norm. Traditional methods struggle in high-dimensional spaces due to the curse of dimensionality. In recent years, self-supervised learning, particularly through contrastive objectives, has driven advances in anomaly detection. However, vanilla contrastive learning struggles to align with the unique demands of anomaly detection, as it lacks a pretext task tailored to the homogeneous nature of In-Distribution (ID) data and the diversity of Out-of-Distribution (OOD) anomalies. Methods that attempt to address these challenges, such as introducing hard negatives through synthetic outliers, Outlier Exposure (OE), and supervised objectives, often rely on pretext tasks that fail to balance compact clustering of ID samples with sufficient separation from OOD data. In this work, we propose Focused In-distribution Representation Modeling (FIRM), a contrastive learning objective specifically designed for anomaly detection. Unlike existing approaches, FIRM incorporates synthetic outliers into its pretext task in a way that actively shapes the representation space, promoting compact clustering of ID samples while enforcing strong separation from outliers. This formulation addresses the challenges of class collision, enhancing both the compactness of ID representations and the discriminative power of the learned feature space. We show that FIRM surpasses other contrastive methods in standard benchmarks, significantly enhancing anomaly detection compared to both traditional and supervised contrastive learning objectives. Our ablation studies confirm that FIRM consistently improves the quality of representations and shows robustness across a range of scoring methods. The code is available at: https://github.com/willtl/firm.
• Abstract（参考訳）: 異常検出には、予想される基準から逸脱するデータパターンを特定することが含まれる。 伝統的な手法は次元の呪いのために高次元空間で苦労する。 近年, 自己指導型学習は, 特に対照的な目的を通じて, 異常検出の進歩を推し進めている。 しかしながら、バニラの対照的な学習は、異常検出のユニークな要求に合わせるのに苦労している。これは、ID(In-Distribution)データの同質性や、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)異常の多様性に合わせた、プレテキストタスクが欠けているためである。 これらの課題に対処しようとする手法としては、合成アウトリージ、OE(Outlier Exposure)、監視対象などがあり、多くの場合、OODデータから十分に分離されたIDサンプルのコンパクトクラスタリングのバランスが取れないようなプリテキストタスクに依存している。 本研究では,異常検出に特化して設計された対照的な学習目的であるFocused In-distriion Representation Modeling (FIRM)を提案する。 既存のアプローチとは異なり、FIRMは、表現空間を積極的に形成し、外部からの強い分離を強制しながら、IDサンプルのコンパクトなクラスタリングを促進する方法として、合成アウトレイアをプリテキストタスクに組み込んでいる。 この定式化はクラス衝突の課題に対処し、ID表現のコンパクトさと学習された特徴空間の識別力の両方を高める。 FIRMは標準ベンチマークにおける他のコントラスト手法を超越し,従来のコントラスト学習目標と教師あり学習目標の両方と比較して,異常検出を著しく向上することを示す。 我々のアブレーション研究は、FIRMが表現の質を一貫して改善し、様々なスコアリング手法で堅牢性を示すことを確認した。 コードは、https://github.com/willtl/firm.comから入手できる。

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