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#652
summarized by : Shunsuke Nakatsuka
どんな論文か？
Autoencoder＋GAN型の異常検知モデル．従来手法よりも精度が高く，学習の安定性がある．
新規性
1st phaseでDAE G＋Discriminator Dを学習．2nd phaseで1st phaseの途中状態（弱い状態）のDAEをGenerator G^{old}として再利用し，x, G(x) をreal，G^{old}(x)，G^{old}(x_j)+G^{old}(x_i)/2をfakeとして学習．Discriminatorは正常/異常判定ができるようになる．
結果
Ped2でAUC:0.981．MNISTでEpochが進んで精度が落ちず，Outlierが増えても精度が落ちないことを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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