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自己教師ありOne-class SVM
自己教師ありOne-class SVMは、ラベル付けされた異常事例を必要とせずに異常や新規性を検出するために、プレテキストタスクに基づく表現学習とOne-class SVMを組み合わせたものです。このモデルはまず、正常データのみから表現力豊かな特徴埋め込みを学習し、次に学習された特徴空間にOC-SVM境界を適合させて、分布外のサンプルを特定します。
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出典
- Golan, I. & El-Yaniv, R. (2018). Deep One-Class Classification. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80, 1747–1756. link ↗
- Ruff, L., Vandermeulen, R., Goernitz, N., Deecke, L., Siddiqui, S. A., Binder, A., Muller, E. & Kloft, M. (2018). Deep One-Class Classification. Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 80, 4393–4402. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised One-class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-one-class-svm
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