論文の概要: Tighten The Lasso: A Convex Hull Volume-based Anomaly Detection Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18601v1
- Date: Tue, 25 Feb 2025 19:39:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.294219
- Title: Tighten The Lasso: A Convex Hull Volume-based Anomaly Detection Method
- Title（参考訳）: Tighten The Lasso: Convex Hull Volume-based Anomaly Detection Method
- Authors: Uri Itai, Asael Bar Ilan, Teddy Lazebnik,
- Abstract要約: 本稿では,データセットの凸殻特性に基づく新しい異常検出アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、データセットからより多くのデータポイントが削除されるにつれてCHの体積を計算する。
計算的に安価で簡単なチェックにより、提案アルゴリズムに適したデータセットを検出できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rapid advancements in data-driven methodologies have underscored the critical importance of ensuring data quality. Consequently, detecting out-of-distribution (OOD) data has emerged as an essential task to maintain the reliability and robustness of data-driven models, in general, and machine and deep learning models, in particular. In this study, we leveraged the convex hull property of a dataset and the fact that anomalies highly contribute to the increase of the CH's volume to propose a novel anomaly detection algorithm. Our algorithm computes the CH's volume as an increasing number of data points are removed from the dataset to define a decision line between OOD and in-distribution data points. We compared the proposed algorithm to seven widely used anomaly detection algorithms over ten datasets, showing comparable results for state-of-the-art (SOTA) algorithms. Moreover, we show that with a computationally cheap and simple check, one can detect datasets that are well-suited for the proposed algorithm which outperforms the SOTA anomaly detection algorithms.
- Abstract（参考訳）: データ駆動手法の急速な進歩は、データ品質を保証することの重要性を浮き彫りにした。
その結果,データ駆動モデルの信頼性と堅牢性,特にマシンラーニングモデルとディープラーニングモデルの信頼性を維持する上で,OOD(out-of-distriion)データの検出が重要な課題となっている。
本研究では,データセットの凸殻特性と異常がCH量の増加に大きく寄与するという事実を活用し,新しい異常検出アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,OODと分布内データポイント間の決定線を定義するためにデータセットからデータポイントの数が増加するにつれてCHの体積を計算する。
提案アルゴリズムを10個のデータセット上で広く使用されている7つの異常検出アルゴリズムと比較し、最先端(SOTA)アルゴリズムに匹敵する結果を示した。
さらに,計算的に安価で簡単なチェックにより,SOTA異常検出アルゴリズムより優れた提案アルゴリズムに適したデータセットを検出できることを示す。
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