아롱이 탐험대

본 포스트는 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 Business Analytics 강의를 정리한 내용입니다. Support Vector Data Description based Anomaly detection (SVDD) SVDD는 앞서 살펴본 SVM과 동시대에 만들어진 알고리즘이다. SVDD는 SVM과는 달리 hyper sphere를 찾는 것이 목표이고, 이를 위해 sphere의 중심점인 $a$와 반지름인 $R$을 찾아, 정상 데이터를 해당 sphere안에 몰아넣는 것을 목적으로 한다. 여기서 sphere 밖에 있는 데이터에 대해서는 $\xi$라는 패널티를 줄 것이다. 위 그림 오른쪽을 통해 1-SVM과 SVDD의 차이를 볼 수 있다. Optimization function $$ \min_{R, ..

1. Motivation 위 논문은 18년도 ICML 학회에서 나온 논문이다. 이전까지의 Anomaly detection 분야는 주로 SVM (Support Vector Machine)과 SVDD (Support Vector Data Description)과 같은 전통적인 방법을 통해 해결하였다. 이 논문은 Anomaly detection을 SVDD에 기반으로 딥러닝을 적용하였다. 2. Relation works Deep One-Class Classification에서 등장하는 가장 중요한 이론인 Deep SVDD를 이해하기 위해서는 SVDD에 대한 사전 지식이 필요하다. SVDD를 간단하게 요약하면 feature space에서 정상에 해당하는 데이터를 둘러싸는 Hypersphere를 찾고, 해당 Hyp..