A Survey on GANs for Anomaly Detection

异常检测是当前研究领域面临的一个重要问题。检测和正确分类看不见的异常样本是一个具有挑战性的问题,多年来已经有很多方式在解决。

生成式对抗网络(GANs)和对抗训练过程最近已被用于面对这一任务,并产生了显著的结果。在本文中,我们调研了主要GAN-based异常检测方法,突出优点和缺点。我们的贡献是主要的实证验证GAN异常检测模型,在不同的数据集实验结果的增加和公众发布一个完整的开源工具箱使用GAN进行异常检测。

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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 Generative Adversarial Networks

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