m/2020/nakatani/study/metric_learning/anormay
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-調べた論文:[[http://bmvc2018.org/contents/papers/0178.pd...
-書誌情報:BMVC 2018,受理,IMarc Masana, doia Ruiz, Joan Se...
-この論文を知った経緯:まず、異常検知で論文を調べていた(日...
*abstract [#lbaeb2c6]
ニューラルネットワークが学習時に見た分布に似てないデータ...
分布外を検出する能力は、多くの実世界での応用において非常...
私達は、分布外検出を新規性検出(訓練データセットには無いが...
今までの異常検知は、異常検出に焦点を当てておりクロスエン...
本研究では、これらの研究と異なりソフトマックス層という欠...
*introduction [#tf4324f1]
ディープニューラルネットワークは、優れている性能があるが...
訓練セットに無いデータがある場合は(訓練されていないクラス...
分布外検出の問題は、クラス分類、新規性検出、異常検出とも...
また、最近ではオープンセット認識と呼ぶ論文もある。~
この論文では、著者が全く別物であると考えている２つの分布...
データセットに含まれる画像とは、異なるクラスの画像であっ...
この論文の行ったことは、大きく分けて4つである。~
１つ目は、メトリック学習を用いて分布外検出を行うことである~
２つ目は、新規性検出と異常検出を区別し、研究は新規性検出...
３つ目は、異常検出と新規性検出の両方において、最先端の手...
４つ目は、先行研究との比較のためにベンチマークデータを用...
*metric learning [#r86ca0e1]
分布外の検出は、クロスエントロピーを最適化する教師付きニ...
しかし、このネットワークの出力は必ずなにかのクラスを出力...
いくつかの研究では、クロスエントロピーの出力が信頼できる...
距離学習では、埋め込み空間((特徴量を低次元の空間に落とし...
これらのネットワークは、ソフトマックス層を適用しないので...
距離学習のネットワークとしてシャムネットワークというもの...
このネットワークは、重みを共有する2つの並列ネットワークの...
このネットワークは対照的損失を用いて訓練している。~
この論文の元となったシャムネットワークのロス~
&mathjax{L(x_1,x_2,y;\bm{W})=\frac{1}{2}(1-y)D^2_w+\frac{...
ここで、&mathjax{Dw = || f_W(x1) - f_W(x2)||^ 2};は、ネッ...
ラベル y = 0 は 2 つの画像が同じクラスのものであることを...
ここでの損失は，同じクラスの画像間の距離を最小化し，この...
改善のための簡単なベースラインを提供するために、対照的損...
上の例では、訓練時には分布内データの例のみが提供されると...
しかし，いくつかの方法では，訓練中に分布外のデータが利用...
他のデータセットからデータを取得したり，ガウスノイズで生...
目的は、ネットワークが知らないことについて自信を持てなく...
そのため、ノイズやラベル付けされていないデータであっても...
我々は、分布外のデータを組み込むためにコントラストロスを...
この論文で用いられたロス~
&mathjax{L(x_1,x_2,y;\bm{W})=\frac{1}{2}(1-y)zD^2_w+\frac...
元になったロスと非常に似た式になっている。ここでは、ラベ...
この損失は式1と似ていますが、一方が分布外画像（z = 1, y =...
分布外サンプルのペアが存在しないことを確認することが重要...
**Anomaly and Novelty detection [#x47c4553]
この論文では、分布外データを２つの分類に分けている。~
１つ目はNoveltyもう一つは、Anomalyである。
Nobertyは、ネットワークや知識を広げる際に含めることができ...
Anomalyは、訓練された分布とは関係のない概念やクラス。この...
NoveltyとAnomalyの説明のためにある実験を行った。~
著者はMNISTデータセットのクラス2, 6, 7について、クロスエ...
結論として、この実験では、クロスエントロピー学習とメトリ...
**result [#h5b74394]
本研究では、各 SVHN と CIFAR-10 を内分布データセットとし...
最後に、メトリック学習では、イン分布の分類精度が低いこと...
終了行:
-調べた論文:[[http://bmvc2018.org/contents/papers/0178.pd...
-書誌情報:BMVC 2018,受理,IMarc Masana, doia Ruiz, Joan Se...
-この論文を知った経緯:まず、異常検知で論文を調べていた(日...
*abstract [#lbaeb2c6]
ニューラルネットワークが学習時に見た分布に似てないデータ...
分布外を検出する能力は、多くの実世界での応用において非常...
私達は、分布外検出を新規性検出(訓練データセットには無いが...
今までの異常検知は、異常検出に焦点を当てておりクロスエン...
本研究では、これらの研究と異なりソフトマックス層という欠...
*introduction [#tf4324f1]
ディープニューラルネットワークは、優れている性能があるが...
訓練セットに無いデータがある場合は(訓練されていないクラス...
分布外検出の問題は、クラス分類、新規性検出、異常検出とも...
また、最近ではオープンセット認識と呼ぶ論文もある。~
この論文では、著者が全く別物であると考えている２つの分布...
データセットに含まれる画像とは、異なるクラスの画像であっ...
この論文の行ったことは、大きく分けて4つである。~
１つ目は、メトリック学習を用いて分布外検出を行うことである~
２つ目は、新規性検出と異常検出を区別し、研究は新規性検出...
３つ目は、異常検出と新規性検出の両方において、最先端の手...
４つ目は、先行研究との比較のためにベンチマークデータを用...
*metric learning [#r86ca0e1]
分布外の検出は、クロスエントロピーを最適化する教師付きニ...
しかし、このネットワークの出力は必ずなにかのクラスを出力...
いくつかの研究では、クロスエントロピーの出力が信頼できる...
距離学習では、埋め込み空間((特徴量を低次元の空間に落とし...
これらのネットワークは、ソフトマックス層を適用しないので...
距離学習のネットワークとしてシャムネットワークというもの...
このネットワークは、重みを共有する2つの並列ネットワークの...
このネットワークは対照的損失を用いて訓練している。~
この論文の元となったシャムネットワークのロス~
&mathjax{L(x_1,x_2,y;\bm{W})=\frac{1}{2}(1-y)D^2_w+\frac{...
ここで、&mathjax{Dw = || f_W(x1) - f_W(x2)||^ 2};は、ネッ...
ラベル y = 0 は 2 つの画像が同じクラスのものであることを...
ここでの損失は，同じクラスの画像間の距離を最小化し，この...
改善のための簡単なベースラインを提供するために、対照的損...
上の例では、訓練時には分布内データの例のみが提供されると...
しかし，いくつかの方法では，訓練中に分布外のデータが利用...
他のデータセットからデータを取得したり，ガウスノイズで生...
目的は、ネットワークが知らないことについて自信を持てなく...
そのため、ノイズやラベル付けされていないデータであっても...
我々は、分布外のデータを組み込むためにコントラストロスを...
この論文で用いられたロス~
&mathjax{L(x_1,x_2,y;\bm{W})=\frac{1}{2}(1-y)zD^2_w+\frac...
元になったロスと非常に似た式になっている。ここでは、ラベ...
この損失は式1と似ていますが、一方が分布外画像（z = 1, y =...
分布外サンプルのペアが存在しないことを確認することが重要...
**Anomaly and Novelty detection [#x47c4553]
この論文では、分布外データを２つの分類に分けている。~
１つ目はNoveltyもう一つは、Anomalyである。
Nobertyは、ネットワークや知識を広げる際に含めることができ...
Anomalyは、訓練された分布とは関係のない概念やクラス。この...
NoveltyとAnomalyの説明のためにある実験を行った。~
著者はMNISTデータセットのクラス2, 6, 7について、クロスエ...
結論として、この実験では、クロスエントロピー学習とメトリ...
**result [#h5b74394]
本研究では、各 SVHN と CIFAR-10 を内分布データセットとし...
最後に、メトリック学習では、イン分布の分類精度が低いこと...
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