Anomaly Detection On Mnist
Métriques
ROC AUC
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | ROC AUC |
|---|---|
| unsupervised-anomaly-detection-and | 99.27 |
| unsupervised-anomaly-detection-and | 98.69 |
| latent-insensitive-autoencoders-for-anomaly | 97.68 |
| dasvdd-deep-autoencoding-support-vector-data | 97.7 |
| gan-based-anomaly-detection-in-imbalance | 99.7 |
| p-kdgan-progressive-knowledge-distillation | 97.25 |