論文の概要: PatchAD: A Lightweight Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09793v4
• Date: Mon, 20 May 2024 13:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:30:28.587641
• Title: PatchAD: A Lightweight Patch-based MLP-Mixer for Time Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: PatchAD: 時系列異常検出のための軽量パッチベースMLPミキサ
• Authors: Zhijie Zhong, Zhiwen Yu, Yiyuan Yang, Weizheng Wang, Kaixiang Yang,
• Abstract要約: 時系列解析における異常検出は重要な課題であるが、ラベル不足シナリオにおける正常パターンと異常パターンを識別することが課題となっている。 我々は,表現抽出と異常検出にコントラスト学習を利用する新しいマルチスケールパッチベースのMixerアーキテクチャであるPatchADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.236001767352676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in time series analysis is a pivotal task, yet it poses the challenge of discerning normal and abnormal patterns in label-deficient scenarios. While prior studies have largely employed reconstruction-based approaches, which limits the models' representational capacities. Moreover, existing deep learning-based methods are not sufficiently lightweight. Addressing these issues, we present PatchAD, our novel, highly efficient multiscale patch-based MLP-Mixer architecture that utilizes contrastive learning for representation extraction and anomaly detection. With its four distinct MLP Mixers and innovative dual project constraint module, PatchAD mitigates potential model degradation and offers a lightweight solution, requiring only $3.2$MB. Its efficacy is demonstrated by state-of-the-art results across $9$ datasets sourced from different application scenarios, outperforming over $30$ comparative algorithms. PatchAD significantly improves the classical F1 score by $50.5\%$, the Aff-F1 score by $7.8\%$, and the AUC by $10.0\%$. The code is publicly available. \url{https://github.com/EmorZz1G/PatchAD}
• Abstract（参考訳）: 時系列解析における異常検出は重要な課題であるが、ラベル不足シナリオにおける正常パターンと異常パターンを識別することが課題となっている。 以前の研究では、モデルの表現能力を制限する再構成に基づくアプローチが大半を占めていた。 さらに、既存のディープラーニングベースの手法は十分に軽量ではない。 これらの問題に対処するため,表現抽出と異常検出にコントラスト学習を利用する,新しいマルチスケールパッチベースのマルチスケールMLP-MixerアーキテクチャであるPatchADを提案する。 4つの異なるMLPミキサーと革新的なデュアルプロジェクト制約モジュールにより、PatchADは潜在的なモデル劣化を軽減し、わずか3.2$MBの軽量なソリューションを提供する。 その有効性は、異なるアプリケーションシナリオから得られる9ドルのデータセットの最先端の結果によって実証され、30ドルの比較アルゴリズムよりも優れています。 PatchAD は古典的な F1 スコアを 50.5 %$ で、Aff-F1 スコアを 7.8 %$ で、AUC スコアを $10.0 %$ で大幅に改善する。 コードは公開されている。 \url{https://github.com/EmorZz1G/PatchAD}

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