論文の概要: Anomaly Detection via Autoencoder Composite Features and NCE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01920v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 01:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:42.404441
• Title: Anomaly Detection via Autoencoder Composite Features and NCE
• Title（参考訳）: オートエンコーダ複合機能とNCEによる異常検出
• Authors: Yalin Liao, Austin J. Brockmeier,
• Abstract要約: オートエンコーダ(AE)または生成モデルは、通常入力のデータ分布をモデル化するためにしばしば使用される。 ノイズコントラスト推定(NCE)を訓練したAEと確率モデルの両方が異常検出を行うための非結合型トレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License:
• Abstract: Unsupervised anomaly detection is a challenging task. Autoencoders (AEs) or generative models are often employed to model the data distribution of normal inputs and subsequently identify anomalous, out-of-distribution inputs by high reconstruction error or low likelihood, respectively. However, AEs may generalize and achieve small reconstruction errors on abnormal inputs. We propose a decoupled training approach for anomaly detection that both an AE and a likelihood model trained with noise contrastive estimation (NCE). After training the AE, NCE estimates a probability density function, to serve as the anomaly score, on the joint space of the AE's latent representation combined with features of the reconstruction quality. To further reduce the false negative rate in NCE we systematically varying the reconstruction features to augment the training and optimize the contrastive Gaussian noise distribution. Experimental assessments on multiple benchmark datasets demonstrate that the proposed approach matches the performance of prevalent state-of-the-art anomaly detection algorithms.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出は難しい課題である。 オートエンコーダ(AE)または生成モデルは、通常入力のデータ分布をモデル化するためにしばしば用いられ、その後、高い再構成誤差または低い確率で異常な、分布外入力を識別する。 しかし、AEsは異常な入力に対して小さな再構成誤差を一般化し、達成することができる。 本稿では,ノイズコントラスト推定(NCE)を訓練したAEと確率モデルの両方が異常検出を行うための非結合型トレーニング手法を提案する。 AEを訓練した後、NCEは、AEの潜在表現の結合空間と復元品質の特徴を組み合わせた、異常スコアとして機能する確率密度関数を推定する。 NCEにおける偽陰性率をさらに低減するため,再建特徴を体系的に変化させ,訓練を増強し,対照的なガウス雑音分布を最適化した。 複数のベンチマークデータセットに対する実験的評価は,提案手法が最先端の異常検出アルゴリズムの性能と一致することを示した。

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