one class classification

原创 于 2025-04-19 15:07:18 发布 · 221 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能 #机器学习

在one class classificaiton中，仅仅只有一类的信息用于训练，其他类别的(outlier)信息是缺失的，即区分两个类别的边界线是通过仅有的一类数据的信息学习得到的。

利用已知部分正常节点来检测异常，即只利用一类正常节点来实现二分类，这是one-class的任务。

二分类中常用的BCE Loss，理解这里的Loss就是判断模型的好坏并纠正，对于错误的预测，应该返回高值，对于良好的预测，应该返回低值。

One-Class Classification: A Survey
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weixin_43120238的博客
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one class classfication
麦地与诗人
02-12 986
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08-25 4396
《Deep One-Class Classification》 发表的刊物：ICML 2018 论文地址链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a/ruff18a.pdf 想重点提一下这一篇文章的原因是： 最近看的好几篇异常检测的文章都用到了One-Class Classification，自己不是理解的很透彻，就想借以做个专栏一次性将相关概念都以自己的知识掌握程度去理解一下，并尝试自己给讲解出来。 有关概念：SVM（支持向量机）、one class SVM：简
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BENULL的博客
12-16 2310
[异常检测]EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 会议： 2021 ICLR 论文： https://openreview.net/forum?id=A5VV3UyIQz. 代码：https://github.com/liznerski/fcdd 创新点 因为用于异常检测的深度单分类方法学习映射将正常样本集中在特征空间而将异常样本映射出去。由于这样的变换是非线性的，所以很难去解释。于是这篇文章提出了全卷积数据描述（FCDD），是对DSVDD的一种修改，使变换
Exlpainable Deep One-Class Classification 可解释的深度单类分类
脑子不太清醒
02-28 1277
本文提出的是完全卷积数据描述FCDD。在MVTec-AD制造业数据集上，在无监督的情况下创造了新的技术水平。作者的方法：在训练过程中加入地面真实的异常解释，利用FCDD的解释，证明了深度单类分类模型对虚假图像特征的脆弱性。
One class Classification
zhangbaoanhadoop的博客
11-03 1180
1. one - class SVM SVDD: https://blog.youkuaiyun.com/OrthocenterChocolate/article/details/40592403 2.one class svm;EllipticEnvelope;IsolationForest https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26917383/article/details/7664...
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Rnan_prince的博客
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20年单类别(One-Class)分类全面综述论文
01-19
本文提供了针对视觉识别的单类别分类OCC的经典统计和基于深度学习的最新方法的全面调研。详细并讨论了现有OCC方法的优缺点，还介绍了OCC的常用数据集和评估指标。单类别分类（One-Class Classification，OCC）是多类别分类的一种特殊情况，其中训练期间观察到的数据来自单个阳性类。
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One-class Classification In contrast with normal classification problems where one tries to distinguish between two (or more) classes of objects, one-class classification tries to describ
异常检测 Deep One-Class Classification
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ICML-2018 参考 - https://www.zhihu.com/question/22365729/answer/115048306 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/32784067 - https://blog.youkuaiyun.com/qq_33880788/article/details/79550723 前言 OC-SVM SVDD 速览 经典的AD方...
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one-class classification
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一类分类是一种机器学习问题，主要用于异常检测和离群点分析。与传统的二类分类不同，一类分类只关注某一类别的数据，而不关心其他类别。其目标是通过学习目标类别的特征和模式，将其他类别的数据点识别为异常或离群点。 在一类分类中，通常没有标记的异常样本用于训练模型。因此，该问题主要是通过利用目标类别的正常样本，建立一个模型来描述目标类别的特征。常用的一类分类算法包括支持向量数据描述（SVDD），OneClassSVM和Isolation Forest等。 一类分类在许多领域中具有广泛的应用。例如，金融领域中，可以使用一类分类来检测异常交易行为和欺诈行为。在网络安全中，一类分类可以检测异常的网络活动和入侵行为。在医学领域，一类分类能够帮助检测罕见疾病和异常病例。 一类分类的挑战在于确定正常数据的边界，并将异常的数据点与正常的数据点区分开来。此外，一类分类的性能评估通常需要考虑错误识别率和漏报率两个指标。 总的来说，一类分类是一种针对异常检测和离群点分析的机器学习问题，通过学习目标类别的特征和模式，将其他类别的数据点识别为异常或离群点。它在许多现实应用中有着重要的作用，并且需要面临一些挑战和评估指标。
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