論文の概要: Scalable, Explainable and Provably Robust Anomaly Detection with One-Step Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18328v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 06:26:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.027093
• Title: Scalable, Explainable and Provably Robust Anomaly Detection with One-Step Flow Matching
• Title（参考訳）: ワンステップフローマッチングによるスケーラブルで説明可能なロバストな異常検出
• Authors: Zhong Li, Qi Huang, Yuxuan Zhu, Lincen Yang, Mohammad Mohammadi Amiri, Niki van Stein, Matthijs van Leeuwen,
• Abstract要約: Time-Conditioned Contraction Matching is a novel method for semi-supervised anomaly detection in tabular data。 これは、確率分布間の速度場を学習する最近の生成モデリングフレームワークであるフローマッチングにインスパイアされている。 ADBenchベンチマークの大規模な実験により、TCCMは検出精度と推論コストのバランスが良好であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.503330877000758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Time-Conditioned Contraction Matching (TCCM), a novel method for semi-supervised anomaly detection in tabular data. TCCM is inspired by flow matching, a recent generative modeling framework that learns velocity fields between probability distributions and has shown strong performance compared to diffusion models and generative adversarial networks. Instead of directly applying flow matching as originally formulated, TCCM builds on its core idea -- learning velocity fields between distributions -- but simplifies the framework by predicting a time-conditioned contraction vector toward a fixed target (the origin) at each sampled time step. This design offers three key advantages: (1) a lightweight and scalable training objective that removes the need for solving ordinary differential equations during training and inference; (2) an efficient scoring strategy called one time-step deviation, which quantifies deviation from expected contraction behavior in a single forward pass, addressing the inference bottleneck of existing continuous-time models such as DTE (a diffusion-based model with leading anomaly detection accuracy but heavy inference cost); and (3) explainability and provable robustness, as the learned velocity field operates directly in input space, making the anomaly score inherently feature-wise attributable; moreover, the score function is Lipschitz-continuous with respect to the input, providing theoretical guarantees under small perturbations. Extensive experiments on the ADBench benchmark show that TCCM strikes a favorable balance between detection accuracy and inference cost, outperforming state-of-the-art methods -- especially on high-dimensional and large-scale datasets. The source code is available at our GitHub repository.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表データの半教師付き異常検出手法であるTCCM(Time-Conditioned Contraction Matching)を紹介する。 TCCMは,確率分布間の速度場を学習し,拡散モデルや生成逆ネットワークと比較して高い性能を示した最近の生成モデルフレームワークであるフローマッチングにインスパイアされている。 もともと定式化されたフローマッチングを直接適用するのではなく、TCCMはその中核となるアイデア – 分布間の速度場を学ぶ – に基づいていますが、各サンプリングされた時間ステップにおいて、固定された目標(起点)に対して、時間条件の収縮ベクトルを予測することによって、フレームワークを単純化します。 本設計は,(1)訓練と推論中に通常の微分方程式を解く必要性を解消する軽量でスケーラブルな学習目標,(2)DTEのような既存の連続時間モデルの推論ボトルネックに対処する1段階偏差と呼ばれる効率的な評価戦略,(3)学習速度場が入力空間内で直接動作し,異常値が本質的に機能的に帰属可能であること,さらに,スコア関数は入力に対してリプシッツ連続性であり,小さな摂動の下で理論的な保証を提供すること,の3つの利点を提供する。 ADBenchベンチマークの大規模な実験によると、TCMは検出精度と推論コストのバランスが良好であることを示し、特に高次元および大規模データセットにおいて最先端の手法よりも優れている。 ソースコードはGitHubリポジトリから入手可能です。

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