题目: Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要:

深度学习(DL)容易受到分布不均匀和对抗性示例的影响,从而导致不正确的输出。为了使DL更具有鲁棒性,最近提出了几种方法:异常检测技术来检测(并丢弃)这些异常样本。本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的概述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术,并提供了这些方法的相对优势和劣势。我们在这次调查中的目标是提供一个更容易并且更好理解的技术,这项技术是在这方面已经做过研究的,且属于不同的类别的。最后,我们强调了在DL系统中应用异常检测技术所面临的未解决的研究挑战,并提出了一些具有重要影响的未来研究方向。

成为VIP会员查看完整内容
94

相关内容

机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
小目标检测相关技巧总结
极市平台
28+阅读 · 2019年8月15日
小样本学习(Few-shot Learning)综述
云栖社区
22+阅读 · 2019年4月6日
深度学习目标检测算法综述
AI研习社
25+阅读 · 2019年2月1日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Object detection on aerial imagery using CenterNet
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月30日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月19日
VIP会员
相关VIP内容
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员