HyperAIHyperAI
منذ 3 أشهر

استرجاع الطبيعة: التحصيل المعرفي الموجه بالذاكرة للكشف غير المُشرَّف عن الشذوذ

{Lizhuang Ma, Guannan Jiang, Annan Shu, Chengjie Wang, Yabiao Wang, Jiangning Zhang, Ran Yi, Xu Chen, Liang Liu, Zhihao Gu}
استرجاع الطبيعة: التحصيل المعرفي الموجه بالذاكرة للكشف غير المُشرَّف عن الشذوذ
الملخص

تم استكشاف التحصيل المعرفي (KD) على نطاق واسع في الكشف غير المراقب عن الشذوذ (AD). يُفترض أن يُنتج الطالب باستمرار تمثيلات للأنماط النموذجية في البيانات التدريبية، والمعروفة بـ"الطبيعية"، وأن يتم تحديد الفرق في التمثيل بين النموذج المعلم والطالب على أنه شذوذ. ومع ذلك، يعاني هذا الأسلوب من مشكلة "نسيان الطبيعية". فعلى الرغم من تدريب الطالب على بيانات خالية من الشذوذ، فإنه لا يزال قادرًا على إعادة بناء تمثيلات شاذة بفعالية، كما أنه حساس تجاه الأنماط الدقيقة في البيانات الطبيعية التي تظهر أيضًا في البيانات التدريبية. لمعالجة هذه المشكلة، نقدّم إطارًا جديدًا يُسمى التحصيل المعرفي الموجه بالذاكرة (MemKD)، الذي يُعدّل بشكل تكيفي طبيعة الطبيعية في ميزات الطالب عند اكتشاف الشذوذ. وبشكل محدد، نقترح أولًا ذاكرة استرجاع الطبيعية (NR Memory) لتعزيز طبيعة التمثيلات التي يُنتجها الطالب من خلال استرجاع المعلومات الطبيعية المخزنة. وبهذا المعنى، لن تظهر التمثيلات كشذوذ، كما ستُوصف الأنماط الدقيقة بشكل جيد. ثم نستخدم استراتيجية تعلم تمثيل الطبيعية لتعزيز تعلم المعلومات في ذاكرة NR. حيث يتم إنشاء مجموعة مثال طبيعية، بحيث تتمكن ذاكرة NR من حفظ المعرفة السابقة من البيانات الخالية من الشذوذ، ثم استرجاعها لاحقًا من خلال الميزة المطلوبة. ونتيجة لذلك، تُظهر التجارب الشاملة أن MemKD المُقترح يحقق نتائج متميزة على خمسة معايير، وهي: MVTec AD، VisA، MPDD، MVTec 3D-AD، وEyecandies.