基于GAN网络的异常检测算法研究
针对基于GAN网络的MO-GAAL(多目标生成对抗主动学习)算法鉴别器判别效果不稳定和模型鲁棒性问题,提出了改进算法RMOGAAL.该算法在MO-GAAL算法基础上引入了多个鉴别器,并借助集成学习中Bagging(自助聚合法)思想对真实数据进行随机采样,利用采样数据分别对引入的多个鉴别器进行训练,再通过训练结果对生成器进行调优,使生成器能够生成更接近判定边界的异常值,同时生成器优化促使鉴别器鉴别结果更加准确与稳定.生成器与鉴别器的交替优化,提高了整个模型的鲁棒性.实验结果表明,RMOGAAL算法不仅优于常用异常检测算法,并且较MO-GAAL算法相比有更高的性能.
GAN、异常检测、MO-GAAL、Bagging、集成学习
国家重点研发计划课题;广东省科技重大专项;广东省光信息材料与技术重点实验室开放基金资助项目
2020-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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