Аномальное обнаружение с помощью композитных элементов автоинвендера и NCE

arXiv:2502.01920v3 Вид уведомления: заменить резюме: обнаружение аномалий без контроля является сложной задачей. Для моделирования распределения данных по обычным вводимым ресурсам и последующего выявления аномальных, нераспределенных вводимых ресурсов с большой ошибкой восстановления или низкой вероятностью часто используются автокодаторы (АЭ) или генерационные модели. Вместе с тем ОПЭ могут обобщать и достигать небольших погрешностей в восстановлении при ненормальном вводе данных. Мы предлагаем раздельный подход к обучению методам обнаружения аномалий, который будет использоваться как в случае ПВ, так и модели вероятности, подготовленной с учетом контрастной оценки уровня шума (NCE). После обучения AE NEC оценивает функцию вероятностной плотности, которая служит в качестве аномалий счётом на совместном пространстве латентного представления AE вместе со характеристиками качества реконструкции. В целях дальнейшего снижения ложной негативной скорости в НКО мы систематически изменяем параметры реконструкции, с тем чтобы повысить уровень подготовки и оптимизировать контрастное распределение звука от Гаусса. Экспериментальные оценки по му