Detecting abnormal patterns that deviate from a certain regular repeating
pattern in time series is essential in many big data applications. However, the
lack of labels, the dynamic nature of time series data, and unforeseeable
abnormal behaviors make the detection process challenging.
当前时间序列异常检测（TAD）研究中存在评估指标缺陷、不一致的基准测试实践以及对新颖深度学习模型设计选择的缺乏合理的论证。本文对 TAD 中的现状进行了批判性分析，揭示了当前研究的误导轨迹，并突出了存在问题的方法及评估实践。我们的观点主张从仅追求模型设计的新颖性转向改进基准测试实践、构建非平凡数据集，并重新强调研究模型架构在特定任务中的实用性。我们的发现表明需要严格的评估协议、创建简单的基线，并揭示现有最先进的深度异常检测模型实际上只是学习线性映射。这些发现表明需要更多探索和开发简单且可解释的 TAD 方法。遗憾的是，现有最先进的深度学习模型的复杂性增加带来的改进很少。我们提供对该领域前进的见解和建议。