Detecção de anomalias usando modelos generativos

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Detecção de anomalias usando modelos generativos

Sumário

  • Introdução aos modelos generativos profundos
  • Desafios na aplicação de modelos generativos para detecção de anomalias
  • Métodos existentes para detecção de anomalias usando modelos generativos
  • Limitações dos modelos generativos padrão
  • Métodos recentes que superam essas limitações
  • Abordagens promissoras para o futuro da detecção de anomalias usando modelos generativos

Introdução aos modelos generativos profundos

A maioria dos problemas de aprendizado de máquina é supervisionada, onde queremos prever os valores alvo y com base nos recursos x. No entanto, no aprendizado não supervisionado, o objetivo é aprender a distribuição dos dados, que é definida por p()x). Uma abordagem comum nesse tipo de aprendizado é definir um modelo paramétrico p_theta que define a verossimilhança no espaço dos dados. Por exemplo, um modelo gaussiano assume uma densidade gaussiana no espaço bidimensional, que é parametrizada por sua média e matriz de covariância. No entanto, os modelos gaussianos têm capacidade limitada, e é difícil ajustar a distribuição de dados como dígitos MNIST ou imagens naturais. Para contornar essa limitação, surgiram os modelos generativos profundos (DGMs), que aproximam a distribuição de dados usando uma rede neural.

Modelos autoregressivos

Os modelos autoregressivos definem a distribuição no espaço dos dados por meio da regra da cadeia. Uma rede neural é usada para parametrizar a distribuição condicional da coordenada i dada as coordenadas 1 a i-1 do input x. Com os modelos autoregressivos, é possível calcular exatamente a verossimilhança de um determinado ponto de dados e otimizar os parâmetros do modelo por meio da máxima verossimilhança.

Codificadores variacionais

Os codificadores variacionais (VAEs) são modelos de variáveis latentes, onde o codificador prevê uma variável latente z ou, mais precisamente, os parâmetros da distribuição dessa variável latente. O decodificador tenta reconstruir os dados de entrada a partir dessa variável latente. Para treinar o modelo, é necessário realizar inferência bayesiana variacional para inferir simultaneamente a distribuição posterior sobre z e a distribuição de x dado z, ambos parametrizados por redes neurais profundas.

Fluxos normalizadores

Os fluxos normalizadores são modelos generativos profundos baseados em redes neurais invertíveis de uma arquitetura especial. Os dados de entrada x são modelados como uma transformação invertível f de alguma variável aleatória simples z no espaço latente, geralmente escolhida como uma gaussiana padrão. Com os fluxos normalizadores, é possível calcular exatamente a verossimilhança p_theta(x) usando uma fórmula de mudança de variável. Os modelos de fluxo autoregressivo e os fluxos normatizadores têm uma verossimilhança exata ou uma aproximação a ela.

Desafios na aplicação de modelos generativos para detecção de anomalias

Embora os modelos generativos profundos sejam eficazes na geração de imagens naturais, eles podem não ser adequados para a detecção de anomalias. Um dos principais problemas é que os modelos generativos geralmente atribuem verossimilhanças similares ou até maiores para conjuntos de dados que estão fora da distribuição. Isso significa que eles têm dificuldade em distinguir dados anômalos dos dados normais, mesmo em cenários aparentemente simples.

Existem várias razões para esse problema. Primeiro, modelos generativos podem produzir amostras que são semanticamente semelhantes aos dados reais, mas não estão presentes nos dados de treinamento. Em outras palavras, eles podem gerar amostras que parecem normais, mas não fazem parte da distribuição real dos dados.

Outra razão é que os modelos generativos são treinados para concentrar toda a massa de probabilidade nos dados de treinamento, mas na prática eles podem ter uma distribuição de verossimilhana muito semelhante nos dados de treinamento e nos dados de teste. Isso significa que eles têm dificuldade em diferenciar entre dados dentro e fora da distribuição.

Além disso, os modelos generativos padrão não consideram informações de fundo ao calcular a verossimilhança. Isso significa que eles não levam em conta características semânticas mais altas dos dados e podem dar uma pontuação alta para dados que são semanticamente diferentes dos dados normais.

Métodos existentes para detecção de anomalias usando modelos generativos

Embora os modelos generativos padrão enfrentem desafios na detecção de anomalias, existem vários métodos recentes que superaram essas limitações. Um desses métodos é o teste de tipicidade de dois lados, que é baseado na discrepância entre conjuntos típicos e de Alta densidade. Esse teste classifica não apenas dados de baixa densidade como anômalos, mas também rejeita lotes de dados que possuem verossimilhança média muito alta. Essa abordagem funciona melhor quando os dados são fornecidos em lotes e todos os pontos de dados em um lote são considerados dentro ou fora da distribuição. No entanto, seu desempenho diminui quando o tamanho do lote é igual a um.

Outro método é a estimação da densidade de estados, que leva em consideração não apenas a verossimilhança dos dados, mas também outras estatísticas da distribuição aproximada. Essas estatísticas podem incluir divergência KL entre a posterior e a priori no espaço latente e outras estatísticas do espaço latente. Essa abordagem faz o teste mais robusto e permite a detecção de anomalias de um único ponto em vez de um grupo de anomalias.

Uma abordagem promissora é o uso de modelos generativos treinados em representações ou embeddings comprimidos dos dados em vez das imagens originais. Redes neurais pré-treinadas em uma tarefa supervisionada em um grande conjunto de dados de imagens podem fornecer recursos que capturam melhor o conteúdo semântico das entradas do que os valores de pixels brutos. Em geral, os modelos de fluxo normalizadores funcionam melhor para a detecção de anomalias, mesmo com um teste de verossimilhança unilateral em embeddings. Esses modelos têm maior flexibilidade para capturar a distribuição de dados em representações de alto nível.

Limitações dos modelos generativos padrão

Embora métodos recentes tenham conseguido superar algumas das limitações dos modelos generativos padrão na detecção de anomalias, ainda existem desafios a serem enfrentados.

Uma das limitações é que os métodos baseados em verossimilhança ainda podem ter dificuldades em distinguir dados dentro e fora da distribuição quando as distribuições de verossimilhança são muito semelhantes para ambos os tipos de dados. Isso pode ocorrer quando modelos generativos são treinados em conjuntos de dados semânticos muito diferentes.

Outra limitação é que os métodos de detecção de anomalias ainda podem ser afetados por resultados subótimos durante o treinamento dos modelos generativos, resultando em atribuições de verossimilhança inconsistentes entre dados de treinamento e teste.

Métodos recentes que superam as limitações

Apesar das limitações, vários métodos recentes demonstraram um desempenho promissor na detecção de anomalias usando modelos generativos. Esses métodos geralmente tentam incorporar explicitamente recursos semânticos de alto nível nos modelos generativos para melhorar a atribuição de verossimilhança.

Um exemplo é a abordagem que utiliza razões de verossimilhança para dedução de fora da distribuição. Esse método considera que a verossimilhança de um dado x pode ser factorizada em uma parte de 'background' e uma parte semântica. Para detectar dados anômalos, é necessário treinar um modelo generativo separado que capture a densidade apenas do 'background'. A dedução de anomalias é feita usando a razão entre as densidades do modelo original treinado com dados regulares e o modelo de 'background'. Essa abordagem melhora significativamente a dedução de anomalias em comparação com a verossimilhança padrão.

Outro método é o uso de embeddings de imagens para a detecção de anomalias em um cenário supervisionado. Nesse caso, um modelo generativo é alimentado com as ativações da camada oculta de uma rede neural profunda treinada em uma tarefa de classificação. Esse método funciona comparando a verossimilhança de dados de treinamento com dados de teste e detectando anomalias por meio de pontuações de verossimilhança. Essa abordagem foi estendida para modelos de fluxo normalizadores, que são mais flexíveis e geralmente têm um desempenho melhor.

Perspectivas futuras

Apesar dos avanços recentes na detecção de anomalias usando modelos generativos, ainda há muito espaço para melhorias. No futuro, é esperado que modelos generativos continuem evoluindo e sendo aprimorados para lidar melhor com a detecção de anomalias.

Uma tendência promissora é o foco em atribuir verossimilhanças com base em características semânticas mais altas dos dados, em vez de apenas em valores de pixels brutos. A incorporação de informações de fundo e a consideração de estatísticas adicionais também mostraram melhorias significativas na detecção de anomalias.

Além disso, a combinação de modelos generativos com métodos de aprendizado supervisionado tem se mostrado eficaz na detecção de anomalias em uma abordagem híbrida. Isso envolve o treinamento simultâneo de embeddings e modelos generativos nessas embeddings, resultando em um desempenho mais preciso na detecção de anomalias.

No geral, o futuro dos modelos generativos para detecção de anomalias parece promissor, com cada vez mais pesquisas e avanços sendo feitos nesta área.

Destaques

  • Os modelos generativos profundos podem ser usados para detectar anomalias em dados
  • Modelos autoregressivos, codificadores variacionais e fluxos normalizadores são três tipos de modelos generativos profundos
  • Os modelos generativos padrão têm dificuldade em detectar anomalias devido a algumas limitações
  • Métodos recentes têm sido bem-sucedidos na detecção de anomalias usando modelos generativos
  • No futuro, espera-se que modelos generativos aprimorados e abordagens híbridas continuem a melhorar a detecção de anomalias

FAQ

P: Os modelos generativos profundos são eficazes na detecção de anomalias? R: Os modelos generativos profundos enfrentam alguns desafios na detecção de anomalias, mas métodos recentes têm obtido resultados promissores.

P: Quais são as limitações dos modelos generativos padrão na detecção de anomalias? R: Os modelos generativos padrão têm dificuldade em distinguir dados dentro e fora da distribuição, e as atribuições de verossimilhança podem ser inconsistentes entre dados de treinamento e teste.

P: Quais são alguns métodos recentes para a detecção de anomalias usando modelos generativos? R: Alguns métodos recentes incluem o teste de tipicidade de dois lados, a estimação da densidade de estados e a utilização de modelos generativos treinados em representações comprimidas ou embeddings dos dados.

P: Como os modelos generativos podem ser aprimorados para a detecção de anomalias? R: Modelos generativos podem ser aprimorados incorporando informações de fundo, considerando estatísticas adicionais e combinando-os com métodos de aprendizado supervisionado.

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