【摘 要】
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无监督异常检测(unsupervised anomaly detection,UAD)旨在检测任何未见过的偏离预期模式或正常分布的数据,由于其学习过程不依赖对罕见异常样本的获取,因此在现实动态环境下备受青睐.然而,在现实场景中,目标任务往往会随时间动态变化,这要求模型能够连续执行多个不同的UAD任务,确保在仅有当前任务正常数据的前提下,实现对所有见过任务的异常检测.本文旨在研究这一问题,尝试从互信息角度,提出一种新的连续UAD (CUAD)算法.具体而言,我们针对原始目标依赖过往任务原始数据和异常数据的问
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京210016;模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室,南京210016
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无监督异常检测(unsupervised anomaly detection,UAD)旨在检测任何未见过的偏离预期模式或正常分布的数据,由于其学习过程不依赖对罕见异常样本的获取,因此在现实动态环境下备受青睐.然而,在现实场景中,目标任务往往会随时间动态变化,这要求模型能够连续执行多个不同的UAD任务,确保在仅有当前任务正常数据的前提下,实现对所有见过任务的异常检测.本文旨在研究这一问题,尝试从互信息角度,提出一种新的连续UAD (CUAD)算法.具体而言,我们针对原始目标依赖过往任务原始数据和异常数据的问题,给出基于信息论的损失函数,并对其进行近似优化.据此,我们构建出来的深度编码器模型既能连续执行不同的UAD任务,又能有效应对连续学习带来的灾难性遗忘问题.最后,我们在多个标准数据集上的实验验证了所提出方法的优越性.
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