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Jul, 2019
时间序列异常检测器的自适应选择和微调方法
An Adaptive Approach for Anomaly Detector Selection and Fine-Tuning in Time Series
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Hui Ye, Xiaopeng Ma, Qingfeng Pan, Huaqiang Fang, Hang Xiang...
TL;DR
本篇论文提出了一种基于时间序列特征的自适应模型ATSDLN,通过FCN学习时间序列表示,实现了检测器和运行时参数的自适应选择,采用可变层宽的参数选择子网络以及引入迁移学习使得模型具有更高的扩展性,在公共数据集上实现了强大的性能表现。
Abstract
The
anomaly detection
of
time series
is a hotspot of
time series
data mining. The own characteristics of different anomaly detectors deter
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