通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题,即从异常中确定正常,但是由于其他 ...
Detection of Adversarial Training Examples in Poisoning Attacks through Anomaly Detection 阅读笔记 小组成员:岑鹏,吴易佳,秦红梅 . . . 背景 机器学习在我们的生活中有许多应用,包括计算机视觉,网络入侵检测等。但是 通过这些模型容易受到攻击。攻击者可以在训练数据中投放恶意样本来破坏学习过程。最近研究表 ...
2020-04-20 16:30 6 284 推荐指数:
通过对抗训练实现半监督的异常检测 Abstract 异常检测在计算机视觉中是一个经典的问题,即从异常中确定正常,但是由于其他 ...
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测。 异常数据根据原始数据集的不同可以分为离群点检测和新奇检测: 离群点检测(Outlier Detection ...
以下我为这篇《Opprentice: Towards Practical and Automatic Anomaly Detection Through Machine Learning》做的阅读笔记 - Jeanva ABSTRACT However, even though dozens ...
论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Zhou_DaST_Data-Free_Substitute_Training_for_Adversarial_Attacks_CVPR_2020_paper.html 先介绍对抗 ...
Anomaly Detection,也叫做 异常检测,目的在于让机器知道我所不知道的事情。 1. 什么是 Anomaly(异常)? 虽然说是 异常,但其实是以训练集为核心,判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。在不同的领域可以有不同的叫法,比如:outlier ...
PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主体思想: input: multivariate time series to RNN ------> capture ...
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Intro 本文提出利用GAN来做异常检测,大致思想为,先使用正常方式训练生成器G,训练完成后固定G的参数 ...
论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1103/ 已有研究工作: 在文本的对抗样本领域,因为有词嵌入的存在,很难将特征空间的扰动向量映射到词汇表 ...