Det är viktigt att upptäcka avvikande ingångar när man använder maskininlärningssystem. Användningen av större och mer komplexa insatser i djup inlärning förstorar svårigheten att skilja mellan avvikande och in-distribution exempel. Samtidigt finns olika bild- och textdata tillgängliga i enorma mängder. Vi föreslår att utnyttja dessa data för att förbättra djup anomali upptäckt genom utbildning anomali detektorer mot en extra datauppsättning av utliers, ett tillvägagångssätt som vi kallar Outlier Exponering (OE). Detta gör det möjligt för anomalidetektorer att generalisera och upptäcka osynliga anomalier. I omfattande experiment på naturligt språk bearbetning och små och storskaliga vision uppgifter, Vi finner att Outlier Exponering avsevärt förbättrar detektionen prestanda. Vi observerar också att banbrytande generativa modeller som är utbildade på CIFAR-10 kan ge högre sannolikheter för SVHN-bilder än för CIFAR-10-bilder; vi använder OE för att mildra detta problem. Vi analyserar också flexibiliteten och robustheten av Outlier Exponering, och identifiera egenskaper hos hjälpdataset som förbättrar prestanda. ArXiv:1812.04606v2 [cs.LG] 21 dec 2018 Vassileios Balntas, Edgar Riba, Daniel Ponsa och Krystian Mikolajczyk. Lära sig lokala funktionsdeskriptorer med trioler och ytliga konvolutionella neurala nätverk. Brittiska Maskin Vision Conference, 2016. Peter L Bartlett och Marten H Wegkamp. Klassificering med en förkasta alternativ med hjälp av en gångjärnsförlust.. Lärande fras representationer med rnn kodare-dekoder för statistisk maskinöversättning. Neurala nätverk robusthet till vanliga korruption och ytvariationer. ArXiv preprint, 2018.
Ett tillvägagångssätt för att förbättra detektion genom utbildning anomalidetektorer föreslås i REF.
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}