One-Class Convolutional Neural Network

One-Class Convolutional Neural Network

論文LT会で作成したOC-CNN論文の説明資料です。

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Masanori YANO

May 09, 2019
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  1. 画像処理&機械学習 論文LT会 #2 One-Class Convolutional Neural Network 2019年5月9日(木) 矢農 正紀

    (Masanori YANO)
  2. 論文 2 One-Class Convolutional Neural Network 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1901.08688 実装のURL: https://github.com/otkupjnoz/oc-cnn

    ⇒ 著者は、アメリカ東海岸のJohns Hopkins University IEEE Signal Processing Letters Volume 26に採録 Second AuthorのPatel助教は、異常検知の論文が多い 選んだ理由 ・異常検知の手法に関心があった ※ 1クラス分類 = 異常(Anomaly) ∪ 新規性(Novelty) ・arXiv論文を検索してみたら上位で、わりと新しかった ・つよそうな題名で、シンプルなアプローチが好み
  3. 異常検知とは 3 画像や、時系列データなどから自動的に異常を検出 ⇒ 各社がソフトウェア・サービスをリリースしている状況 [例1] ISP(システム計画研究所) ・gLupe 数十枚の正常データのみで異常検知、学習も数秒 [例2]

    PFN(Preferred Networks) ・Preferred Networks Visual Inspection 良品画像100枚と不良品画像20枚から異常検知が可能 ・ファナックとの共同開発によるAI新機能 (1) モータの故障の予兆を異常度で監視: 深層学習 (2) ロボットが撮影した画像の良否判定: 機械学習 深層学習ではなく
  4. 1クラス分類(One-Class Classification)とは 4 一種類の、特定のクラスに対する分類を行う ・教師データには、負例のデータが含まれないため難しい ・異常(Anomaly)や新規性(Novelty)の検出に応用される 1クラス分類のアプローチ ・SVM(サポートベクターマシン)ベースの手法が多い ・CNNの中間層から、SVMなどを使って解く手法も多い ・オートエンコーダを使う方法が多く、最近はGANやVAEも

    ・One-Class Neural Networkは、最適化手順に工夫あり ・Patel助教は、他のデータセットも使う学習手法を提案 Learning Deep Features for One-Class Classification 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1801.05365 実装例: https://qiita.com/shinmura0/items/cfb51f66b2d172f2403b ⇒ 本論文は追加データ不要で、かつend-to-endと主張
  5. 本論文の手法 5 CNNの特徴量と同じ長さの正規乱数データを加える ・ミニバッチ数が64であれば、正規乱数データも64セット ・損失関数は、合計128データの交差エントロピーの平均 ・本論文の評価では、正規分布の平均0&分散0.01で統一 One-Class Convolutional Neural Networkのアーキテクチャ

  6. 本論文の評価結果 6 新規性(Novelty)検知のデータセット3種類で評価 ・OC-CNN: 本論文の手法 ・OC-SVM+: OC-CNNの判別をNNではなくSVMで実施 (本論文の主軸はOC-CNNだが、OC-SVM+も高い性能) 学習済みのVGG16を使用して評価した結果の比較 (論文には、学習済みのAlexNetを使用した結果も掲載)

    本論文で評価している3種類のデータセット
  7. まとめ 7 1クラス分類に対する、CNNベースの新手法を提案 ・疑似的な負例のデータとして、正規乱数データを追加 ・データセットを用いた評価でも、一貫して良い性能 ・今後は、検出(detection)と分類を合体させた手法の開発 (すでに、本論文を引用した新規性の検出の論文を発表) 所感 ・シンプルで、2019年発表の新しい手法であることが驚き ・ただ、正規乱数のパラメータで境界面を調節できそうで、

    異常検知に使えるのであれば、実用の観点では興味深い [参考] 深層学習の異常検知サーベイ Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1901.03407