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異常検知のための Few-shot 表現学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220921
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22092137edff6e-c3b9-4144-8d1c-4d28c51c0286
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-6R-05.pdf (237.4 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 異常検知のための Few-shot 表現学習 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東理大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東理大 | ||||||||||
| 著者名 |
山本, 綾華
× 山本, 綾華
× 安藤, 晋
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 通常の異常検知問題では、検知モデルは教師なしの設定で学習を行う。ただし学習データは単一のクラスの正常例であるという前提で与えられる。しかし、実用的には正常例の集合も複数のクラスから構成されることが一般的である。正常例での違いに基づいて異常を検出する問題は、クラス間の違いが存在する中でより困難なタスクとなる。本研究はこのようなより一般的な異常検知問題で有用な埋め込み関数を学習するために、少数の正常例を利用して学習する方法を提案する。少数ラベル付き事例を活用するため、情報ボトルネック原理に基づいてクラス間の距離を考慮した損失を提案する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 353-354, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
