핵심 개념
딥러닝 생성 모델의 Fisher 정보 메트릭을 사용하여 이상 감지를 개선하는 방법
초록
딥러닝 생성 모델은 이상 감지에 적용될 수 있음
이상 감지에 대한 Fisher 정보 메트릭의 중요성
층별 그래디언트를 활용한 간단하고 효과적인 이상 감지 방법 소개
실험 결과: 제안된 방법이 대부분의 딥러닝 생성 모델에 대해 Typicality 테스트를 능가함
통계
딥러닝 생성 모델은 이상 데이터에 대해 높은 로그 우도를 추정
Fisher 정보 메트릭은 층별 그래디언트 노름에 대한 큰 절대 대각값을 가짐
인용구
"딥러닝 생성 모델은 훈련 데이터의 로그 우도를 최대화하도록 훈련되었지만, 이상 데이터에 대한 추정된 우도가 높은 것은 놀라운 문제를 제기함."
"층별 그래디언트 노름은 이상 감지에 유용하며, 이를 결합하여 간단하고 모델에 중립적인 이상 감지 방법을 제안함."