通過對抗訓練實現半監督的異常檢測 Abstract 異常檢測在計算機視覺中是一個經典的問題,即從異常中確定正常,但是由於其他 ...
Detection of Adversarial Training Examples in Poisoning Attacks through Anomaly Detection 閱讀筆記 小組成員:岑鵬,吳易佳,秦紅梅 . . . 背景 機器學習在我們的生活中有許多應用,包括計算機視覺,網絡入侵檢測等。但是 通過這些模型容易受到攻擊。攻擊者可以在訓練數據中投放惡意樣本來破壞學習過程。最近研究表 ...
2020-04-20 16:30 6 284 推薦指數:
通過對抗訓練實現半監督的異常檢測 Abstract 異常檢測在計算機視覺中是一個經典的問題,即從異常中確定正常,但是由於其他 ...
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等,典型特征是這些數據的特征或規則與大多數數據不一致,呈現出“異常”的特點,而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。 異常數據根據原始數據集的不同可以分為離群點檢測和新奇檢測: 離群點檢測(Outlier Detection ...
以下我為這篇《Opprentice: Towards Practical and Automatic Anomaly Detection Through Machine Learning》做的閱讀筆記 - Jeanva ABSTRACT However, even though dozens ...
論文鏈接:https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Zhou_DaST_Data-Free_Substitute_Training_for_Adversarial_Attacks_CVPR_2020_paper.html 先介紹對抗 ...
Anomaly Detection,也叫做 異常檢測,目的在於讓機器知道我所不知道的事情。 1. 什么是 Anomaly(異常)? 雖然說是 異常,但其實是以訓練集為核心,判斷輸入數據是否與訓練集中的數據 “類似”。在不同的領域可以有不同的叫法,比如:outlier ...
PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主體思想: 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來做異常檢測,大致思想為,先使用正常方式訓練生成器G,訓練完成后固定G的參數 ...
論文地址:https://www.aclweb.org/anthology/P19-1103/ 已有研究工作: 在文本的對抗樣本領域,因為有詞嵌入的存在,很難將特征空間的擾動向量映射到詞匯表 ...