Abstrakt. Anomaly detektion är ett klassiskt problem i datorseende, nämligen bestämningen av det normala från det onormala när datauppsättningar är starkt partiska mot en klass (normal) på grund av den otillräckliga provstorleken för den andra klassen (onormal). Även om detta kan behandlas som ett övervakat inlärningsproblem, är ett betydligt mer utmanande problem att upptäcka det okända/ouppenbarade anomalifallet som för oss in i utrymmet för ett enklassigt, halvövervakat inlärningsparadigm. Vi introducerar en sådan ny anomali detekteringsmodell, genom att använda ett villkorligt generativt kontradiktoriskt nätverk som gemensamt lär sig skapandet av högdimensionellt bildutrymme och slutsatsen av latent utrymme. Med hjälp av undernätverk för kodare och kodare i generatornätverket kan modellen kartlägga indatabilden till en vektor med lägre dimension, som sedan används för att rekonstruera den genererade utdatabilden. Användningen av ytterligare kodarnätverk kartlägger denna genererade bild till dess latenta representation. Minimera avståndet mellan dessa bilder och de latenta vektorerna under träningshjälpmedel för att lära sig datadistributionen för de normala proverna. Som ett resultat av detta tyder ett större avstånd från denna inlärda datadistribution vid inferencetid på en avvikelse från denna fördelning - en anomali. Experimentering över flera referensdatauppsättningar, från olika domäner, visar modellens effektivitet och överlägsenhet jämfört med tidigare toppmoderna metoder.
I en liknande studie, där bild och latenta vektorutrymmen optimeras för anomalidetektering, Akçay et al. I REF föreslås ett kontradiktoriskt nät så att generatorn består av undernätverk för kodare och kodare.
GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}