正常サンプルの定義における曖昧さに対処するための、新規な異常検知シナリオと評価指標
arXiv cs.CV / 2026/4/9
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要点
- 従来の異常検知では、学習データには「正常」サンプルのみが含まれていると仮定するが、現実世界では許容可能性の基準が曖昧であることが多い（例：軽微な傷や汚れと、アップグレードされた精度要件のような違い）。
arXiv cs.CV / 2026/4/9
