arXiv cs.AI· Seunghan Lee, Jun Seo, Jaehoon Lee, Junhyeok Kang, Sangjun Han, Sungdong Yoo, Minjae Kim, Tae Yoon Lim, Dongwan Kang, Hwanil Choi, Soonyoung Lee, Wonbin Ahn·· 8 小时前AI 评分24
OneShot：面向时间序列异常检测的标签高效检测器加权方法
OneShot: Label-Efficient Detector Weighting for Time Series Anomaly Detection
AI 导读
针对时间序列异常检测缺乏通用检测器的问题，研究者提出 ONESHOT，用单个已确认异常为整个检测器池加权，而非从中挑选单一检测器。在 152 个单变量和 73 个多变量序列上，ONESHOT 优于最强单一检测器、全池平均，甚至优于在已确认事件上挑选最佳检测器的做法。代码已开源。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org