Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma
Masanari Kimura
March 10, 2022
Research
0
19
論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma
Masanari Kimura
March 10, 2022
Tweet
Share
More Decks by Masanari Kimura
See All by Masanari Kimura
論文紹介:Submodular-Bregman and the Lovász-Bregman Divergences with Application
mkimura
0
51
論文紹介:On the Variance of the Fisher Information for Deep Learning
mkimura
0
47
論文紹介:User-friendly introduction to PAC-Bayes
mkimura
0
240
論文紹介:Limitations of the Empirical Fisher Approximation for Natural Gradient Descent
mkimura
1
140
オッカムの剃刀と汎化誤差解析
mkimura
3
2.2k
Novel Datasets@CVPR2021
mkimura
2
750
論文紹介:Information Geometry Connecting Wasserstein Distance and Kullback-Leibler Divergence via the Entropy-Relaxed Transportation Problem
mkimura
2
410
論文紹介:Generalized Sliced Wasserstein Distances
mkimura
1
99
データセットシフトの学習理論
mkimura
3
1.4k
Other Decks in Research
See All in Research
より良いTransformerをつくる
butsugiri
22
7.6k
さくらの夕べ データ流通実証実験振り返りナイト
kikuzo
0
160
Fairseq初心者向けチュートリアル
tktkbohshi
2
1.1k
メタ分析講習会@2022
arumakan
0
900
第12回チャンピオンズミーティング・アリエス杯ラウンド1集計 / Umamusume Aries 2022 Round1
kitachan_black
0
1.6k
アノテーションのバイアス排除に関する2020年代の研究動向
kuri8ive
1
490
第15回チャンピオンズミーティング・キャンサー杯ラウンド1集計 / Umamusume Cancer 2022 Round1
kitachan_black
0
750
Stack-chanで始めるROS音声対話ロボット
yoshipon
1
290
ゼロからのスタートアップ立ち上げにおけるリサーチ事例 by @takejune
takejune
2
950
ACTBE Inc. Company Deck FY2022
actbeinc
0
320
予測の不確かさの活用について
masatoto
0
140
PLDI '21論文読み会: High Performance Correctly Rounded Math Libraries for 32-bit Floating Point Representations
ideininc
0
800
Featured
See All Featured
The Mythical Team-Month
searls
210
39k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
95
4.7k
Web development in the modern age
philhawksworth
197
9.3k
A Philosophy of Restraint
colly
192
15k
Side Projects
sachag
450
37k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
21
5.5k
Streamline your AJAX requests with AmplifyJS and jQuery
dougneiner
127
8.5k
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
91
9.3k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
PRO
11
4.9k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
35
6.8k
Visualization
eitanlees
125
12k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
337
17k
Transcript
Intro Proposed method Experiments References 論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound
Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma Masanari Kimura 総研大 統計科学専攻 日野研究室 mkimura@ism.ac.jp
Intro Proposed method Experiments References Intro 2/16
Intro Proposed method Experiments References Introduction 3/16
Intro Proposed method Experiments References TL;DR ▶ Neyman–Pearson の補題に基づいた目的関数を採用した Auto-Encoder
ベースの教師 なし異常音検知手法の提案 Koizumi et al. [2018]. 4/16
Intro Proposed method Experiments References Proposed method 5/16
Intro Proposed method Experiments References Abstract ▶ Auto-encoder ベースの異常検知アルゴリズムは,正常データに対して異常スコアが 小さくなることしか保証しない;
▶ 異常データに対して異常スコアが大きくなることは保証しない. ▶ これを改善するため,異常検知の問題を仮設検定の問題と捉えて目的関数を修正する ことを考える. 6/16
Intro Proposed method Experiments References Notations ▶ 異常スコア:A(xT, Θ) =
− ln p(xT|Θ, y = 0); ▶ 状態:y = {0, 1}; ▶ 閾値:ϕ; 7/16
Intro Proposed method Experiments References Objective Function for Anomaly Detection
Based on the Neyman-Pearson Lemma 異常音は以下を満たす: p(x|Θ, y = 0) < exp (−ϕ). (1) このとき異常検知問題は以下の仮設検定の問題として扱うことができる: 帰無仮説 x は正常モデル p(x|Θ, y = 0) から生成されたサンプルである. Neyman-Pearson の補題から,最強力テストは特定の FPR を達成する可能なテストの中 で最大の検出力を持つ: maximize TPR(Θ, ϕ), s.t. FPR(Θ, ϕ) = ρ. (2) ここから,最適化対象の目的関数は J NP(Θ) = TPR(Θ, ϕ) − FPR(Θ, ϕ). (3) 8/16
Intro Proposed method Experiments References Anomalous Sound Simulation Using an
Autoencoder I ▶ 正常音を全ての音の部分集合,異常音をその補集合とする. ▶ そこで,異常音のシミュレーションに棄却サンプリングを用いる. 実装上は,潜在変数 z(a) を棄却サンプリングによって生成し,入力変数 x(a) を再構成する 関数 G を考える: x(a) = G(z(a)|ΘG ). (4) 9/16
Intro Proposed method Experiments References Anomalous Sound Simulation Using an
Autoencoder II 10/16
Intro Proposed method Experiments References Training procedure 11/16
Intro Proposed method Experiments References Experiments 12/16
Intro Proposed method Experiments References Datasets ▶ Stereolithography 3D-printer:学習データとして 2
時間の正常音を用意.異常音はス イーパーと形成されたオブジェクトの衝突により発生し,3D プリンターは異常音の 発生から 5 分後に停止する. ▶ Air blower pump:学習データとして 20 分の正常音を用意.異常音は送風ダクトに異 物が付着して詰まることによって発生.この異常によってシステムがすぐさま停止す ることはない. ▶ Water pump:学習データとして 3 時間の正常音を用意.4kHz を超えると,異常音の 振幅が通常の音よりも大きくなり,これはベアリングの摩耗によって発生する.定期 検査を行っている専門家の判断によりベアリング交換が行われた. 全てのデータはサンプリングレート 16kHz で収集されている. 13/16
Intro Proposed method Experiments References Experimental conditions 14/16
Intro Proposed method Experiments References Verification experiment in a real
environment 15/16
Intro Proposed method Experiments References References I Yuma Koizumi, Shoichiro
Saito, Hisashi Uematsu, Yuta Kawachi, and Noboru Harada. Unsupervised detection of anomalous sound based on deep learning and the neyman–pearson lemma. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 27(1):212–224, 2018. 16/16