[4I2-J-2] 機械学習: 対象の不確かさ

[4I2-J-2-03] 不確実性を考慮した深層教師なし異常部分検知

〇佐藤 一輝¹、濱 健太¹、松原 崇¹、上原 邦昭¹ (1. 神戸大学)

キーワード：深層学習、教師なし学習、異常検知

画像をもとにした異常部分のセグメンテーションは，画像解析において基本的なトピックの一つである．特に，未知の系統の異常に対応するような場合には，教師なし学習による方法がよく用いられる．この場合，既知のサンプルの尤度を最大化するよう学習された確率モデルを用いて，推定された尤度が低いものを異常として検出する．しかし，これらのモデルは意味論的な異常よりもデータが持つ複雑な構造に敏感になる傾向がある．本論文では，対数尤度の近似からデータの複雑性を反映する項を取り除くことで，異常セグメンテーションにおける不確実性を考慮した新しい異常度を提案する．実験結果により，提案した異常度がデータの複雑性に対して頑健であることを示す．