[4S2-GS-2] 機械学習：

[4S2-GS-2-01] 異常検知における正規分布結合を用いた統合手法

〇岩本 征弥¹、李 庭育¹、宮本 健¹、峯澤 彰¹ (1. 三菱電機株式会社)

キーワード：異常検知、教師無し学習、重み付き線形和、正規分布

教師無し学習による異常検知は良品画像のみの学習方式で高い性能を発揮し，異常検知分野において主流の一つである．実際の製造現場で教師無し手法を適用するために，照明や機器の劣化などの環境変化による共変量シフトに対処する必要がある．製造現場における組み込み機器はストレージが限られているため，一度に全ての画像を再学習ができない．本論文では，大量の画像を再学習せず適応的に追加学習する手法を提案する．提案手法では，平均行列と共分散行列を扱い，複数のモデルにおける平均行列と共分散行列に対して，重み付き線形和により統合する．各モデルは，それぞれ少量の画像により学習される．その結果，提案手法は少量の画像で学習したモデルを統合した場合においても，同等以上のAUROCを達成した．