論文の概要: Towards a General Time Series Anomaly Detector with Adaptive Bottlenecks and Dual Adversarial Decoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15273v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 09:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:18.528757
• Title: Towards a General Time Series Anomaly Detector with Adaptive Bottlenecks and Dual Adversarial Decoders
• Title（参考訳）: 適応型ボトルネックとデュアル逆数デコーダを用いた一般時系列異常検出器の実現に向けて
• Authors: Qichao Shentu, Beibu Li, Kai Zhao, Yang Shu, Zhongwen Rao, Lujia Pan, Bin Yang, Chenjuan Guo,
• Abstract要約: 時系列異常検出は幅広い応用において重要な役割を果たす。 既存のメソッドでは、データセットごとに1つの特定のモデルをトレーニングする必要があります。 本稿では,広範囲なマルチドメインデータセット上で事前学習した時系列異常検出モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.31103717602631
• License:
• Abstract: Time series anomaly detection plays a vital role in a wide range of applications. Existing methods require training one specific model for each dataset, which exhibits limited generalization capability across different target datasets, hindering anomaly detection performance in various scenarios with scarce training data. Aiming at this problem, we propose constructing a general time series anomaly detection model, which is pre-trained on extensive multi-domain datasets and can subsequently apply to a multitude of downstream scenarios. The significant divergence of time series data across different domains presents two primary challenges in building such a general model: (1) meeting the diverse requirements of appropriate information bottlenecks tailored to different datasets in one unified model, and (2) enabling distinguishment between multiple normal and abnormal patterns, both are crucial for effective anomaly detection in various target scenarios. To tackle these two challenges, we propose a General time series anomaly Detector with Adaptive Bottlenecks and Dual Adversarial Decoders (DADA), which enables flexible selection of bottlenecks based on different data and explicitly enhances clear differentiation between normal and abnormal series. We conduct extensive experiments on nine target datasets from different domains. After pre-training on multi-domain data, DADA, serving as a zero-shot anomaly detector for these datasets, still achieves competitive or even superior results compared to those models tailored to each specific dataset.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出は幅広い応用において重要な役割を果たす。 既存の手法では、データセット毎に1つの特定のモデルをトレーニングする必要がある。これは、異なるターゲットデータセットにわたる限定的な一般化能力を示し、訓練データが少ないさまざまなシナリオにおける異常検出のパフォーマンスを妨げる。 そこで本研究では,大規模なマルチドメインデータセット上で事前学習された時系列異常検出モデルの構築を提案し,その後,多数のダウンストリームシナリオに適用できることを示す。 1つの統合されたモデルにおいて、異なるデータセットに合わせた適切な情報ボトルネックの多様な要件を満たすこと、2つの正常パターンと異常パターンの区別を可能にすることが、それぞれのシナリオにおいて効果的な異常検出に不可欠である。 これら2つの課題に対処するために,適応型ボトルネックとデュアル逆数デコーダ(DADA)を用いた一般時系列異常検出器を提案する。 我々は、異なるドメインから9つのターゲットデータセットを広範囲に実験する。 マルチドメインデータに対する事前トレーニングの後、これらのデータセットのゼロショット異常検出として機能するDADは、特定のデータセットに合わせて調整されたモデルと比較して、競争力や優れた結果が得られる。

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