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Self-supervised Isolation Forest
Self-supervised Isolation Forestは、古典的なIsolation Forest異常検知器に自己教師あり事前学習ステージを追加したものです。回転予測、マスク特徴量予測、または対照学習ペアなどの pretext task をラベルなしで解くことにより、より豊かな特徴表現を学習し、それをアイソレーションツリー構築に使用することで、複雑で高次元の表形式データ上でよりシャープな異常スコアをもたらします。
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出典
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
- Isolation Forest. Wikipedia. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Isolation Forest (SSL-augmented Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-isolation-forest
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