[ICML 2020] Interpretable, Multidimensional, Multimodal Anomaly Detectionwith Negative Sampling for Detection of Device Failure

[kenjiohira1980]

論文リンク

https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/2557-Paper.pdf

概要

• 異常検知アルゴリズムの中でもNegative Selection Algorithm (NSA)を用いた新たな手法を提案
• 異常検知結果に対して、Integrated Gradientを使った解釈性をどのように与えるかについても考察
• Neural NetworkやRandom Forestを使ったNegative Samplingにより、様々な異常検知データセットを使った他のアルゴリズムとの比較をしか結果、SOTAを達成

参考リンク

• Multidimensional multimodal Anomaly Detection with Interpretation (MADI) : 論文のGit Repo

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Integrated Gradientについて知らなかったので色々と調べた結果、ここが一番直感的にわかりやすかった。 https://www.tensorflow.org/tutorials/interpretability/integrated_gradients

[kenjiohira1980]

The Concentration Phenomenonの参照先。 https://arxiv.org/pdf/1705.10085.pdf

よくわかっていないが、次元の呪いの軽減のために使われている。Negative Samplingは経験分布の外周にあるから、そこを一様分布で埋めてあげることで、外周がスカスカ現象を補正してあげることができるのかな。（予想）

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書評

[kenjiohira1980]

参考:異常検知のベンチマークサイト