Abstract-Anomaly detektion är ett klassiskt problem där syftet är att upptäcka avvikande data som inte tillhör den normala datadistributionen. Nuvarande state-of-the-art metoder för anomali upptäckt på komplexa högdimensionella data är baserade på generativt kontraversarialt nätverk (GAN). Den traditionella GAN-förlusten är dock inte direkt i linje med målet att upptäcka anomalier: den uppmuntrar distributionen av de genererade proverna att överlappa med de verkliga uppgifterna, så den resulterande diskriminatorn är ineffektiv som anomalidetektor. I detta dokument föreslår vi ändringar av GAN-förlusten så att de genererade proverna ligger vid gränserna för den verkliga datadistributionen. Med vår modifierade GAN förlust, vår anomali detektionsmetod, kallas Fence GAN (FGAN), använder direkt discriminator score som en anomali tröskel. Våra experimentella resultat på datauppsättningarna MNIST, CIFAR10 och KDD99 visar att FGAN ger den bästa anomaliklassificeringsnoggrannheten jämfört med toppmoderna metoder.
FGAN REF tränar en GAN-modell för att generera bilder längs gränsen för den normala distributionen, och använder direkt discriminator score som anomali tröskel.
Fence GAN: Towards Better Anomaly Detection
{'venue': '2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'journal': '2019 IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}