Deep-SVDD-PyTorch

PyTorch 实现 Deep SVDD 此仓库提供了我们在 ICML 2018 论文 “Deep One-Class Classification” 中介绍的 Deep SVDD 方法的 PyTorch 实现。

摘要 > > 尽管 深度学习 在许多 机器学习 问题上取得了巨大的进展,但异常检测的 深度学习 方法相对较少。现有的方法涉及训练用于执行异常检测以外的任务的网络,即生成模型或压缩,这些模型再次被调整用于异常检测;它们并未基于异常检测的目标进行训练。在本文中,我们介绍了一种新的异常检测方法——深度支持向量数据描述法,该方法基于异常检测的目标进行训练。为了适应深度模式,我们的 神经网络 和训练过程必须满足某些特性,我们在理论上证明了这一点。我们在 MNIST 和 CIFAR-10 图像基准数据集以及 GTSRB 停止标志的对抗示例检测上展示了我们方法的有效性。

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