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OMASGAN：OoD最小异常分数GAN-论文代码“ OMASGAN：在边界上生成样本的分布外最小异常分数GAN”-源码
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文件大小: 130mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-11
详细说明：OMASGAN：边界上样本生成的分布外最小异常分数GAN
分布外最小异常分数GAN（OMASGAN）
``OMASGAN：在边界生成样本的分布外最小异常分数GAN''的代码存储库-GitHub
论文摘要：
以无人监督的方式训练的深度生成模型会遇到严重的问题，即为分布外（OoD）样本设置高可能性，高概率密度和低重建损失。 这会增加II型错误（假阴性，遗漏异常）并降低异常检测（AD）性能。 而且，用于AD的深层生成模型还存在异常问题的稀有性。 为了解决这些限制，我们提出了新的OoD最小异常分数GAN（OMASGAN）模型。 OMASGAN通过仅使用正常类别的数据在数据分布的支持范围内生成强大的异常样本来解决异常问题的稀有性。 OMASGAN通过重新训练，包括由我们的负采样增强方法生成的异常最小异常分数OoD样本，可以提高广告性能。 OMASGAN在其变分表示中使用任何f-散度分布度
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