이 repository에는 ICLR 2020, Liron Bergman 와 Yedid Hoshen의 "Classification-Based Anomaly Detection for General Data"에 제시된 method를 PyTorch로 구현하였습니다.
GOAD는 (Deep Anomaly Detection Using Geometric Transformations)[https://arxiv.org/abs/1805.10917]의 GEOM과 Deep-SVDD의 아이디어를 통합한 방법으로 GEOM은 이미지를 transform하며 one-class를 학습하는 반면 GOAD는 이미지뿐만아니라 tabular data에 대해서도 affine-transform하며 학습하고 anomaly를 detection합니다.
이 repository에는 GOAD의 공식 github repository에 있는 코드를 커스텀한 코드가 들어있습니다.
공식 코드는 어떠한 그래프나 표 모델 저장이 없어서 이것들을 추가하였습니다.
또한 저는 AutoEncoder의 reconstruction loss를 추가한 모델 또한 만들었습니다.
설명은 블로그를 참조.
- Python 3 +
- Pytorch 1.0 +
- Tensorflow 1.8.0 +
- Keras 2.2.0 +
- sklearn 0.19.1 +
- pandas
- matplotlib
Cifa10과 각종 tabular 데이터셋에 대해 불균형 데이터셋 또는 Anomaly Detection을 수행할 수 있습니다.
기존 GOAD보다 훨씬 빨리 훈련을 수행하며 시각 자료를 제공합니다.
훈련과 테스트에 최적화되게 코드를 개선하였습니다.
Tabular dataset에 대해
train_ad_tabular 또는 train_AE_tabular 또는 train_AE_tabular_compound 수행하면 됩니다.
python train_ad_tabular.py --n_rots=64 --n_epoch=25 --d_out=64 --ndf=32 --dataset=kdd
python train_ad_tabular.py --n_rots=256 --n_epoch=25 --d_out=128 --ndf=128 --dataset=kddrev
python train_ad_tabular.py --n_rots=64 --n_epoch=25 --d_out=64 --ndf=32 --dataset=cn7
python train_ad_tabular.py --n_rots=256 --n_epoch=1 --d_out=32 --ndf=8 --dataset=thyroid
python train_ad_tabular.py --n_rots=256 --n_epoch=1 --d_out=32 --ndf=8 --dataset=arrhythmia
dataset kdd와 kddrev는 s large-scale cyber intrusion detection datasets thyroid, arrhythmia : small-scale medical datasets cn7 : (사출성형기 데이터셋)[https://www.kamp-ai.kr/]
CIFAR10 훈련에 대해
train_ad_image 수행하면 됩니다.
Cn7 데이터셋에 대해
