Shen, and Anton van den Hengel. "Deep anomaly detection with deviation networks." In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, pp. 353-362. 2019. • 概要 – 未知のデータは正常とみなして学習することで 異常検知問題をimbalancedな教師データにおける二値分類問題に落とし込む • 特徴 – 膨大なデータのうち、少量(1%未満)の異常データにのみラベリングすればよい – 入力から不正度合いのスコアまで一気に(E2Eで)学習できる – 公式の実装と論文で使ったデータセットが公開されているのでとっつきやすい https://github.com/GuansongPang/deviation-network • 任意のネットワークに適用できるので、手持ちのデータに合わせて改造可能 20/36