【異常検知】学習ゼロの衝撃！を可視化する - Qiita
以前に以下のツイートをしました。 この論文の凄さは、「DNNは学習していない」ということ。学習済モデルを全面的に信用している。それでAUC95.80％は驚愕。 凄まじく早い（学習）ので、エッジなんかで威力を発揮しそう。 （続く） https://t.co/1u6BUQsJnt — shinmura0 @ 2/27参加者募集中 (@shinmura0) September 14, 2020 個人的に、この論文は画像分野において異常検知の決定版と認識しています。 ただ、弱点を挙げるとすれば「可視化手法がない」ということです。 本稿では、この手法で異常検知しつつ、異常部分を可視化する方法を模索します。 ※コードはこちら 先に結論 本稿のターゲットは、「高精度に異常検知しつつ(detection)」、「低速+ある程度の 可視化(segmentation)」です。本稿の内容が適合していない場合、お好
【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
Pythonではじめる教師なし学習
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
【論文読み】新・オートエンコーダで異常検知 - Qiita
以前の記事でオートエンコーダによる異常検知は古い！と書いてしまいましたが、 最近は進化しているようです。 今回ご紹介する論文は、損失関数を工夫することで通常のオートエンコーダよりも 異常検知能力を上げる手法です。 ※本稿の図は論文（Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders）より引用しています。 論文の概要 通常のオートエンコーダによる異常検知は、微小な異常は捉えられない。 そこで、一枚の画像に対し小さな枠を用意して「輝度」、「コントラスト」、「構造情報」の類似度を計算して異常検知を行う。 本手法を使うことで、通常のオートエンコーダやVAEの異常検知と比べて、AUCで大幅な向上が見られた。 異常部分の可視化についても、通常のオートエンコーダよりも優れ
【論文読み】異常検知を支える技術 - Qiita
前回の記事では、ディープラーニングの異常検知に関するベンチマークを 行いました。その結果、「L2-SoftmaxLoss」が一番良い性能を示しました。 本稿では、その元になった「論文の概要」と「異常検知に適用した場合の考察」を 記したいと思います。 ※なお、本稿の図は特に明記がない場合は論文（L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification ）より引用しています。 論文の結論 結論からいうと、論文で言いたかったことは ということです。この意味が分かる方は、既に論文のほとんどを理解できています。 あとは、分類精度を向上させるために、ソフトマックス関数をどう改造するかのお話しです。 ソフトマックス関数のクロスエントロピー 分類問題で良く使われるソフトマックス関数のクロスエントロピーは 以下のとおりです。 L_S=-\
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