異常検知において用いられるGANの論文のうち，メジャーどころの(研究においてベースになるだろう)論文を読んで内容を抑えたので整理しまとめました．(授業の課題のついでです)

すごーくざっくり研究を俯瞰すると，異常検知ではデータセットが少ないor作成できないという現実世界での課題があります(「異常」なのでデータ少ない，故障データなどは自ら故障させるわけにはいかない)。なので、いかにデータが少なく、また教師なし学習で異常検知できるかといった枠組みで、今回のようにGANを利用しています。正常データだけ学習させたGANは、異常データをうまく生成できないといった仮説に基づいて、アルゴリズムが構築されています。

今回読んだ論文は、以下の3つです．

1. AnoGAN
- [17.03] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
- Thomas Schlegl, Philipp Seeböck, Sebastian M. Waldstein, Ursula Schmidt-Erfurth, Georg Langs
- https://arxiv.org/abs/1703.05921 
- IPMI 2017

2. ADGAN
- [18.02] Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks
- Lucas Deecke, Robert Vandermeulen, Lukas Ruff, Stephan Mandt, Marius Kloft
- https://openreview.net/forum?id=S1EfylZ0Z
- ICRL 2018(rejected)

3. Efficient GAN
- [18.02] Efficient GAN-Based Anomaly Detection
- Houssam Zenati, Chuan Sheng Foo, Bruno Lecouat, Gaurav Manek, Vijay Ramaseshan Chandrasekhar
- https://arxiv.org/abs/1802.06222
- ICLR 2018 workshop

1. AnoGAN

概要

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2. ADGAN

概要

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3. Efficient GAN

概要

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