Within-Class Constraint Based Multi-task Autoencoder for One-Class Classification
Notice bibliographique
Résumé
Autoencoders (AEs) have attracted much attention in one-class classification (OCC) based unsupervised anomaly detection. The AEs aim to learn the unity features on targets without involving anomalies and thus the targets are expected to obtain smaller reconstruction errors than anomalies. However, AE-based OCC algorithms may suffer from the overgeneralization of AE and fail to detect anomalies that have similar distributions to target data. To address these issues, a novel within-class constraint based multi-task AE (WC-MTAE) is proposed in this paper. WC-MTAE consists of two different task: one for reconstruction and the other for the discrimination-based OCC task. In this way, the encoder is compelled by the OCC task to learn the more compact encoded feature distribution for targets when minimizing OCC loss. Meanwhile, the within-class scatter based penalty term is constructed to further regularize the encoded feature distribution. The aforementioned two improvements enable the unsupervised anomaly detection by the compact encoded features, thereby addressing the issue of the overgeneralization in AEs. Comparisons with several state-of-the-art (SOTA) algorithms on several non-image datasets and an image dataset CIFAR10 are provided where the WC-MTAE is conducted on 3 different network structures including the multilayer perception (MLP), LeNet-type convolution network and full convolution neural network. Extensive experiments demonstrate the superior performance of the proposed WC-MTAE. The source code would be available in future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».