goad (2) 썸네일형 리스트형 NeuTraL AD 이미지의 회전, 반전, crop 등의 다양한 transformation을 이용한 representation 학습 방법은 간단한 image classification 부터 시작하 다양한 downstream task에 선제적으로 이용되어 왔습니다. 지난 포스트에서 다루었던 SimCLR, MoCo, SwAV 등이 있죠. 하지만 이미지에 쓰이는 다양한 transformation 은 이미지의 공간적인 정보를 어느 정도 유지한다는 가정이 적용되기에 이미지를 제외한 tabular/time series 데이터에 이미지에 쓰이는 다양한 transformation 을 그대로 적용하기는 굉장히 애매합니다. 이번 포스트에서 다룰 내용은 SimCLR 등에서 다루었던 대조 학습 기반에 transformation 까지 neural.. Classification-based Anomaly Detection for General Data 이 논문은 classification 기반의 이상 탐지를 수행한 GEOM (Geometric-transformation classification) 을 확장하여 이미지 이외의 tabular 등의 다른 데이터 타입에도 적용 가능한 이상 탐지 알고리즘을 (GOAD) 제안한 논문입니다. 훈련 데이터에 정상 데이터만 포함된 semi-supervised 시나리오를 가정하였고 open-set classification 에서 영감을 받아 inter-class separation (각 클래스 간의 거리)은 늘리고 intra-class separation (한 클래스 안의 거리) 줄어들도록 GEOM 알고리즘을 개선했습니다. 또한, 이미지가 아닌 데이터에 대해서도 일반화가 가능하도록 기존의 기하학적인 transformat.. 이전 1 다음
