Jul, 2023
工业时间序列异常检测深度迁移学习综述:方法、应用和方向
A Comprehensive Survey of Deep Transfer Learning for Anomaly Detection in Industrial Time Series: Methods, Applications, and Directions
Peng Yan, Ahmed Abdulkadir, Matthias Rosenthal, Gerrit A. Schatte, Benjamin F. Grewe...
TL;DR深度迁移学习在工业过程中具有识别异常事件和优化质量的潜力,通过利用与相关任务的知识以及解决时间序列异常检测的问题来解决使用标准深度学习所需的大规模标记数据的问题,同时降低了深度学习模型设计和实现的复杂度。