异常检测需要更好的表示
机器学习
2022-10-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
异常检测旨在识别异常现象，是科学与工业中的一项核心任务。该任务本质上是无监督的，因为异常在训练时是意外且未知的。自监督表示学习的最新进展直接推动了异常检测的提升。在这篇立场论文中，我们首先解释了如何轻松利用自监督表示在常用报告的异常检测基准中达到最先进性能。接着我们论证，应对下一代异常检测任务需要在表示学习方面取得新的技术与概念性进展。
引用
@article{arxiv.2210.10773,
title = {Anomaly Detection Requires Better Representations},
author = {Tal Reiss and Niv Cohen and Eliahu Horwitz and Ron Abutbul and Yedid Hoshen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10773},
year = {2022}
}
备注
Accepted to ECCV SSLWIN Workshop (2022)