論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection through Mass Repulsing Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12793v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 11:54:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:34.385732
• Title: Unsupervised Anomaly Detection through Mass Repulsing Optimal Transport
• Title（参考訳）: マスリパルス最適輸送による教師なし異常検出
• Authors: Eduardo Fernandes Montesuma, Adel El Habazi, Fred Ngole Mboula,
• Abstract要約: 我々は,最小の努力目標を維持しつつ,サンプルの質量移動を強制的に強制して異常検出に取り組む。 これらの概念を使って、新しい異常スコアを設計します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.042313273982193
• License:
• Abstract: Detecting anomalies in datasets is a longstanding problem in machine learning. In this context, anomalies are defined as a sample that significantly deviates from the remaining data. Meanwhile, optimal transport (OT) is a field of mathematics concerned with the transportation, between two probability measures, at least effort. In classical OT, the optimal transportation strategy of a measure to itself is the identity. In this paper, we tackle anomaly detection by forcing samples to displace its mass, while keeping the least effort objective. We call this new transportation problem Mass Repulsing Optimal Transport (MROT). Naturally, samples lying in low density regions of space will be forced to displace mass very far, incurring a higher transportation cost. We use these concepts to design a new anomaly score. Through a series of experiments in existing benchmarks, and fault detection problems, we show that our algorithm improves over existing methods.
• Abstract（参考訳）: データセットの異常を検出することは、機械学習の長年の問題である。 この文脈では、異常は残りのデータから著しく逸脱するサンプルとして定義される。 一方、最適輸送(OT)は、少なくとも2つの確率測度の間の輸送に関する数学の分野である。 古典的 OT において、測度自体に最適な輸送戦略は恒等性である。 本稿では,サンプルの質量移動を強制的に行うことで異常検出に取り組み,最小の努力目標を維持した。 我々はこの新たな輸送問題をMROT(Mass Repulsing Optimal Transport)と呼ぶ。 当然、宇宙の低密度領域にあるサンプルは、輸送コストが高くなるため、非常に遠くに物質を移動せざるを得ない。 これらの概念を使って、新しい異常スコアを設計します。 既存のベンチマークや故障検出問題に対する一連の実験を通じて,本アルゴリズムは既存の手法よりも改善されていることを示す。

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