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1. どんなもの？ 大量の正常データと少量の異常データからAnomaly Detectionを行う Deep SVDDベースのDeep SADを提案 Deep SVDD + 少量の
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ 大量の正常データと少量の異常データからAnomaly Detectionを行う 入力は2入力でWeight SharingされたNN
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ 大量の正常データと少量の異常データからAnomaly Detectionを行う 枠組みとしてはDeep SVDDに近い 2. 先行研究と比
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ One-Class SVM (OCSVM)の非線形カーネルをNNで置き換えたモデル anomaly detectionの枠組みとして，soft-boundary と one-class Deep
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Pseudo labelとConsistency regularizationを組み合わせたSemi-supervised learning (SSL) 非常に単純な枠
3 min read Semi-supervised Learning

1. どんなもの？ Classification-BasedなSelf-supervised learningモデルを使った異常検知手法 幾何変換モデ
3 min read Anomaly Detection, Self-supervised Learning

1. どんなもの？ OoD Detectionの枠組み 入力をSVD + 特異値0埋めでBlurして，low-rank projectorとなるようなNNを学習
2 min read Anomaly Detection, Novelty Detection, Out of Distribution Detection

1. どんなもの？ 継続学習の枠組み 1クラスごとに，NICEを学習することで追加クラスに対応 2. 先行研究と比べてどこがすごい？ 1クラスごとに学習する
2 min read Continual Learning, Flow Based

1. どんなもの？ 表現学習の枠組み Denoising Autoencoderをベースにより良い特徴表現を獲得 具体的には，入力データにノイズを付加するのではなくLa
2 min read Representation Learning

1. どんなもの？ StyleGANのver2 StyleGANの問題の問題を改善 FIDの向上に加えて，PPL: Perceptual Path Lengthも向上 2. 先行研究と比
3 min read GAN