Zelfgesuperviseerde One-class SVM
Zelfgesuperviseerde One-class SVM combineert representatieleer op basis van pretexttaken met One-class SVM om anomalieën en noviteiten te detecteren zonder gelabelde anomalievoorbeelden te vereisen. Het model leert eerst expressieve feature-embeddings van alleen normale data, en past vervolgens een OC-SVM-grens aan in de geleerde feature-ruimte om out-of-distribution-samples te markeren.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised One-class Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/self-supervised-one-class-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Autoencoder AnomaliedetectieMachine learning↔ compare
- Gaussiaans ProcesMachine learning↔ compare
- Isolation ForestMachine learning↔ compare
- One-Class SVMMachine learning↔ compare
- Zelf-gesuperviseerd LerenMachine learning↔ compare
- Semi-supervised One-class SVMMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →