Förmågan hos en klassificeringsgivare att känna igen okända ingångar är viktig för många klassificeringsbaserade system. Vi diskuterar problemet med samtidig klassificering och upptäckt av nyheter, dvs. avgöra om en inmatning kommer från den kända gruppen av klasser och från vilken specifik klass, eller från en okänd domän och inte tillhör någon av de kända klasserna. Vi föreslår en metod baserad på ramverket Generative Adversarial Networks (GAN). Vi visar att en mångklassig discriminator utbildad med en generator som genererar prover från en blandning av nominella och nya datadistributioner är den optimala nyhetsdetektorn. Vi uppskattar att generatorn med en blandningsgenerator tränas med funktionen Matching förlust och empiriskt visar att den föreslagna metoden överträffar konventionella metoder för nyhet upptäckt. Våra resultat visar på en enkel, men ändå kraftfull ny tillämpning av GAN-ramverket för uppgiften att upptäcka nyheter.
I REF detekteras nya objekt med hjälp av ramverket Generative Adversarial Network (GAN).
Novelty Detection with GAN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}