【パターン認識ラジオ】オートエンコーダは再構成誤差と潜在空間の距離で異常検知

  こんにちは、パターン認識ラジオのリスナーの皆さん。今回は、オートエンコーダとその派生型による異常検知について深掘りします。   まず、オートエンコーダ(Autoencoder, AE)についておさらいしましょう。AEはニューラルネットワークの一種で、元の入力データを再構成する能力を学習します。この学習の過程で、AEはデータの重要な特徴を捉える低次元の「潜在空間」を形成します。この潜在空間は、データの構造をコンパクトに表現するため、異常検知に有用です。   ここで積層オートエンコーダ（Stacked Autoencoder, SAE）について触れます。SAEは、基本的なAEを複数重ねて一つの深層ネットワークを形成したものです。SAEは高次元データを潜在空間に非線形変換する能力を持ちます。この非線形性は、異常検知にとって重要な特性です。なぜなら、多くの実世界の問題では、異常は線形の手法だけでは捉えられない複雑な構造を持つことが多いからです。   次に、AEの一種であるスパースオートエンコーダ(Sparse Autoencoder, SAE)について説明します。これは、AEの潜在空間のスパース性を強調するための追加の正則化項を持っています。このスパース性は、データの特徴をより重要なものに絞り込むのに役立ちます。また、ベータオートエンコーダ(Beta Autoencoder, Beta-AE)は、AEの潜在空間の分散を制御するベータというパラメータを導入します。これにより、潜在空間がより均一にデータを表現するようになります。   それでは、異常検知の話に戻りましょう。AEやSAE、Beta-AEは、主に再構成誤差と潜在空間でのホテリング法を用いて異常を検知します。   再構成誤差は、元のデータとその再構成との間の誤差を計算します。AEが正常データに適応して訓練されている場合、異常データは高い再構成誤差を生じると予想されます。このため、ある閾値以上の再構成誤差を持つデータを異常と判断することができます。   ホテリング法は、潜在空間におけるデータの位置を用いて異常を検知します。データの位置が正常データの範囲からどれだけ離れているかを測定します。正常データに対してAEが訓練されている場合、正常データは潜在空間の特定の範囲内に集中することが期待されます。一方で、異常データはその範囲から離れることが期待されます。したがって、ある閾値以上に潜在空間で離れた位置にあるデータを異常と判断することができます。   結論として、オートエンコーダとその派生型は、再構成誤差と潜在空間の分布を利用することで、効果的に異常を検知することができます。それぞれの手法が、異なるタイプの異常に対してどれほど効果的であるかは、問題の性質やデータの特性によります。   それでは、今回のパターン認識ラジオはここまでです。次回もお楽しみに。 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.