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Deep Semi-Supervised Anomaly Detection论文阅读
2024-11-07 22:42

提出深度SAD和端到端的训练策略,提出了一个信息理论框架,根据潜在的分布的熵来作为论文方法的理论解释。 异常检测的假设就是:检测那些不平常(出现较少)的数据。 one-class分类:目标是找到包含大多数数据的小度量,那些不包含在内的就是异常。 浅无监督异常检测方法:one-class svm,核密度估计,独立森林。 数据设置特点:n个无标签数据(大部分为正常数据但是也包括一些异常污染),m个标注数据(+1表示正常,-1表示异常) 两种不同的AD设置:1)只标注正常数据 2)也标注异常(这里没有说是否进行正常数据的标注) 聚类假设

Deep Semi-Supervised Anomaly Detection论文阅读

1)深度SAD是无监督深度SVDD的一般化,它修改了实验设置,将实验设置为半监督类型。 如何将深度SVDD进行的半监督设置 2)提出一个信息理论框架用来解释Deep SAD和相似方法。 3)为一般半监督建立实验场景,在实验场景中引入新的baseline。

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