論文の概要: Post-Hoc Calibrated Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19577v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:31.818027
• Title: Post-Hoc Calibrated Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ホック後校正異常検出
• Authors: Sean Gloumeau,
• Abstract要約: 教師なし異常検出では 教師付き二分分類のパラダイムが改善しました 外乱露光と呼ばれるプロセスにおける異常データとして、トレーニングセットに補助的外部データを含める。 ポストホックキャリブレーションは、ランダム合成スペクトルデータを用いて、キャリブレーションセット内の異常データとしてより効果的であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep unsupervised anomaly detection has seen improvements in a supervised binary classification paradigm in which auxiliary external data is included in the training set as anomalous data in a process referred to as outlier exposure, which opens the possibility of exploring the efficacy of post-hoc calibration for anomaly detection and localization. Post-hoc Platt scaling and Beta calibration are found to improve results with gradient-based input perturbation, as well as post-hoc training with a strictly proper loss of a base model initially trained on an unsupervised loss. Post-hoc calibration is also found at times to be more effective using random synthesized spectral data as labeled anomalous data in the calibration set, suggesting that outlier exposure is superior only for initial training.
• Abstract（参考訳）: 深層非教師付き異常検出では、異常検出と局所化のためのポストホック校正の有効性を探求するプロセスにおいて、外部データを異常データとしてトレーニングセットに含めるような教師付きバイナリ分類パラダイムが改善されている。 ポストホックプラッツスケーリングとベータキャリブレーションは、勾配に基づく入力摂動による結果の改善と、教師なしの損失に基づいて訓練されたベースモデルの厳密な損失を伴うポストホックトレーニングに寄与する。 ポストホックキャリブレーションは、キャリブレーションセット内の異常なラベル付きデータとしてランダムな合成スペクトルデータを用いてより効果的であることも見出され、初期訓練に限ってはアウトラヤ露光が優れていることが示唆された。

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