concept drift detection | BriefGPT

关键词concept drift detection

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一种用于软件定义网络中检测隐蔽攻击的渐进式混合自适应基于网络的入侵检测系统
这篇论文探讨了网络攻击、高级持久性威胁、SDN、机器学习技术以及概念漂移检测，提出了一种增量混合自适应网络入侵检测系统（NIDS）来解决 SDN 中的概念漂移问题，并通过对不同数据集的评估展示了有希望的结果。
PDF3 months ago
批处理 Android 恶意软件检测模型的高效概念漂移处理
通过重新训练技术和概念漂移检测的机制，可以有效地在不断变化的环境中维持静态安卓恶意软件检测器的性能。
PDF10 months ago
计算性能感知的无监督概念漂移检测基准测试
该研究提出了一个新的基准套件来评估 AI 系统中的概念漂移检测算法，其中考虑了计算性能和检测质量，并且集成在流式学习的框架中。该套件支持合成和真实数据流的评估，有助于科学界得到无监督漂移检测算法的基准表现。
PDFa year ago
面向低端边缘设备的设备学习顺序概念漂移检测方法
本文提出一种边缘 AI 系统中的概念漂移检测方法，通过序列计算实现神经网络的重新训练和检测概念漂移，降低计算和内存使用，实现在 Raspberry Pi Pico 等资源受限的设备上的应用。
PDF2 years ago
ICML在数据漂移存在的情况下走向自动机器学习：首次结果
本研究致力于为 AutoML 场景中处理不断变化的数据分布、生命周期学习和概念漂移检测提供一种可行的解决方案，通过扩展 Auto-Sklearn 的机制和技术，并通过基准数据的实验结果证明了所提出的方法的有效性。
PDF5 years ago
IJCAI请求和再验证：用于昂贵标签的概念漂移检测的分层假设检验
本文提出了一种基于分层假设检验框架的请求 - 验证策略来检测概念漂移的方法，其中包括两种方法：HHT-CU 和 HHT-AG，这些方法在基准数据集上表现出明显的优势，并仅使用较少的标签就能超越现有的无监督漂移检测器和监督漂移检测器。
PDF6 years ago
基于 R - 聚类的自我中心视频分割
本文提出了一种新的基于聚类和概念漂移检测的能量最小化框架下的自我中心视频时间分割方法，并在超过 13,000 张具有不同可穿戴相机的自我中心数据集上进行了实验证明，该方法优于现有的聚类方法。
PDF7 years ago