I en klass-lärande uppgifter, endast det normala fallet (förgrund) kan modelleras med data, medan variationen av alla möjliga avvikelser är alltför nyckfull för att beskrivas med prover. På grund av bristen på representativa data kan därför de vitt spridda discriminativa tillvägagångssätten inte omfatta sådana inlärningsuppgifter, och snarare generativa modeller, som försöker lära sig förgrundens indatatäthet, används. Generativa modeller lider dock av en stor indatadimensionalitet (som i bilder) och är vanligtvis ineffektiva inlärare. Vi föreslår att lära sig datadistributionen av förgrunden mer effektivt med en multihypotes autoencoder. Dessutom kritiseras modellen av en diskriminator, som förhindrar artificiella datalägen som inte stöds av data, och tvingar fram olika hypoteser. Vårt multihypotesbaserade ramverk för att upptäcka anomalier gör det möjligt att identifiera out-of-distributionsprover på ett tillförlitligt sätt. För att upptäcka anomalier på CIFAR-10 ger det en förbättring på upp till 3,9 % jämfört med tidigare rapporterade resultat. När det gäller en verklig uppgift att upptäcka anomalier minskar metoden felet i grundmodellerna från 6,8 % till 1,5 %.
REF använder DCGAN med en multi-hypotes autoencoder, och anomalien poäng är baserad på lokala grannskapet.
Anomaly Detection With Multiple-Hypotheses Predictions
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}