論文の概要: What Memory Composition Does Not Tell Us About Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23295v1
- Date: Mon, 24 Aug 2026 14:20:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 13:29:44.132224
- Title: What Memory Composition Does Not Tell Us About Anomaly Detection
- Title(参考訳): メモリ構成が異常検出についてユーザーに教えてくれないもの
- Abstract要約: メモリベースの異常検知器は、名目上のトレーニングパッチを格納し、このメモリに対してテストパッチをスコアする。
我々はこの結合とスパーストレーニング汚染を探索する。
クリーンコンは、最終メモリ汚染を近似的にゼロに減らし、12の整合した比較でカテゴリマクロP-APを増加させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.021476382793037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Memory-based anomaly detectors store nominal training patches and score test patches against this memory. A patch selected for coverage therefore becomes a nor- mal reference without a separate check that geometric rarity makes it safe to trust. We probe this coupling with sparse training contamination. Under fixed representa- tions and memory budgets, we compare random, medoid, local, and global coverage selectors. We then use CLEANCON, an out-of-bag cross-image support gate that changes candidate-image eligibility while fixing the representation, absolute mem- ory size, builder, and inference rule. Global coverage strongly over-represents sparse contamination. CLEANCON reduces final-memory contamination to approx- imately zero and increases category-macro P-AP in all 12 matched comparisons. Yet along a retention sweep, the lowest-contamination memory does not attain the highest P-AP; performance continues to improve while contamination rises. Mem- ory contamination therefore does not order the resulting memories by P-AP
- Abstract(参考訳): メモリベースの異常検知器は、名目上のトレーニングパッチを格納し、このメモリに対してテストパッチをスコアする。
したがって、カバレッジのために選択されたパッチは、幾何学的希少性によって信頼されるような別個のチェックなしで、非不正参照となる。
我々はこの結合とスパーストレーニング汚染を探索する。
固定された表現-オプションとメモリ予算の下では、ランダム、メドイド、ローカル、グローバルのカバレッジセレクタを比較します。
次に、CLEANCON(out-of-bag cross-image support gate)を使用し、表現、絶対mm-oryサイズ、ビルダー、推論ルールを修正しながら、候補-image の適性を変更する。
グローバルな範囲はスパース汚染を強く表している。
CLEANCONは、最終メモリ汚染を近似的にゼロに減らし、12の一致した比較でカテゴリマクロP-APを増加させる。
しかし、保持スイープに沿って、最低汚染メモリが最も高いP-APを達成することができず、汚染が上昇する間も性能は改善され続けている。
したがって、mem- oryの汚染はP-APによる結果の記憶を順序付けしない
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メモリベースの異常検知器は、名目上のトレーニングパッチを格納し、このメモリに対してテストパッチをスコアする。
我々はこの結合とスパーストレーニング汚染を探索する。
クリーンコンは、最終メモリ汚染を近似的にゼロに減らし、12の整合した比較でカテゴリマクロP-APを増加させる。
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