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Constraint-Guided Autoencoders to Enforce a Predefined Threshold on Anomaly Scores:An Application in Machine Condition Monitoring

引用

Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics 2023年第2期2卷 144-154页

作者： Maarten Meire quinten van baelen Ted Ooijevaar Peter Karsmakers Department of Computer Science KU LeuvenADVISE-DTAIKleinhoefstraat 4 B-2440 GeelBelgium Leuven.AI–KU Leuven institute for AI 3000 LeuvenBelgium Flanders Make@KU Leuven 3000 LeuvenBelgium Flanders Make vzw CoreLab MotionSLeuven 3001Belgium

Anomaly detection(AD)is an important task in a broad range of domains.A popular choice for AD are Deep Support Vector Data Description *** learning such models,normal data is mapped close to and anomalous data is mapped far from a center,in some latent space,enabling the construction of a sphere to separate both types of ***,it was observed:(i)that the center and radius of such sphere largely depend on the training data and model initialization which leads to difficulties when selecting a threshold,and(ii)that the center and radius of this sphere strongly impact the model AD performance on unseen *** this work,a more robust AD solution is proposed that(i)defines a sphere with a fixed radius and margin in some latent space and(ii)enforces the encoder,which maps the input to a latent space,to encode the normal data in a small sphere and the anomalous data outside a larger sphere,with the same *** results indicate that the proposed algorithm attains higher performance compared to alternatives,and that the difference in size of the two spheres has a minor impact on the performance.

关键词： anomaly detection autoencoders deep learning

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