論文の概要: MAD: Self-Supervised Masked Anomaly Detection Task for Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02100v1
• Date: Wed, 4 May 2022 14:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:05:19.166880
• Title: MAD: Self-Supervised Masked Anomaly Detection Task for Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: MAD:多変量時系列に対する自己監督型マスケアノマリー検出タスク
• Authors: Yiwei Fu, Feng Xue
• Abstract要約: Masked Anomaly Detection (MAD) は多変量時系列異常検出のための汎用的な自己教師型学習タスクである。 入力の一部をランダムにマスキングしてモデルをトレーニングすることで、MADは従来の左から右への次のステップ予測(NSP)タスクよりも改善される。 実験の結果,MADは従来のNSP法よりも優れた異常検出率が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.236092062538653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Masked Anomaly Detection (MAD), a general self-supervised learning task for multivariate time series anomaly detection. With the increasing availability of sensor data from industrial systems, being able to detecting anomalies from streams of multivariate time series data is of significant importance. Given the scarcity of anomalies in real-world applications, the majority of literature has been focusing on modeling normality. The learned normal representations can empower anomaly detection as the model has learned to capture certain key underlying data regularities. A typical formulation is to learn a predictive model, i.e., use a window of time series data to predict future data values. In this paper, we propose an alternative self-supervised learning task. By randomly masking a portion of the inputs and training a model to estimate them using the remaining ones, MAD is an improvement over the traditional left-to-right next step prediction (NSP) task. Our experimental results demonstrate that MAD can achieve better anomaly detection rates over traditional NSP approaches when using exactly the same neural network (NN) base models, and can be modified to run as fast as NSP models during test time on the same hardware, thus making it an ideal upgrade for many existing NSP-based NN anomaly detection models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量時系列異常検出のための汎用自己教師型学習タスクであるMasked Anomaly Detection (MAD)を紹介する。 産業システムからのセンサデータの可用性が高まる中、多変量時系列データのストリームから異常を検出することが重要となる。 現実の応用における異常の不足を考えると、文献の大半は正規性をモデル化することに集中している。 学習された正規表現は、モデルが特定の鍵となるデータレギュラーをキャプチャすることを学び、異常検出を促進することができる。 典型的な定式化は予測モデル、すなわち時系列データのウィンドウを使って将来のデータ値を予測することである。 本稿では,代替の自己教師付き学習タスクを提案する。 入力の一部をランダムにマスキングし、残りの部分を使ってモデルを推定するように訓練することにより、MADは従来の左から右への次のステップ予測(NSP)タスクよりも改善される。 実験により,MADはニューラルネットワーク(NN)ベースモデルと全く同じ場合,従来のNSPアプローチよりも優れた異常検出率を達成でき,同じハードウェア上でテスト時間中にNSPモデルと同じくらい高速に動作できるように修正可能であることを示し,既存のNSPベースのNN異常検出モデルに最適なアップグレードとなる。

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