異常の検出は、異常の多様性と大規模な異常データの取得の難しさにより、異常の欠如に悩まされていました。半教師付き異常検出方法は、通常のデータのみを活用して、学習した正規分布から逸脱した異常を検出するため

arxiv_reader のブックマーク 2023/04/11 12:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734938500198224677/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.04211v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.04211v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.04211v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">AGAD: 敵対的生成異常検出</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22anomaly%20detection%22">anomaly detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">異常の検出は、異常の多様性と大規模な異常データの取得の難しさにより、異常の欠如に悩まされていました。半教師付き異常検出方法は、通常のデータのみを活用して、学習した正規分布から逸脱した異常を検出するため</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230411#bookmark-4734938500198224677"><span class="datetime-body">2023/04/11 12:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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