論文の概要: USD: Unsupervised Soft Contrastive Learning for Fault Detection in Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16258v1
• Date: Sat, 25 May 2024 14:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 22:17:06.202559
• Title: USD: Unsupervised Soft Contrastive Learning for Fault Detection in Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: USD:多変量時系列における故障検出のための教師なしソフトコントラスト学習
• Authors: Hong Liu, Xiuxiu Qiu, Yiming Shi, Zelin Zang,
• Abstract要約: 本研究では,データ拡張とソフトコントラスト学習の組み合わせを導入し,より正確に状態行動の多面的特性を捉えることを目的としている。 この二重戦略は、正常な状態と異常な状態を区別するモデルの能力を著しく向上させ、複数のデータセットと設定で障害検出性能が著しく向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.055410677780381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised fault detection in multivariate time series is critical for maintaining the integrity and efficiency of complex systems, with current methodologies largely focusing on statistical and machine learning techniques. However, these approaches often rest on the assumption that data distributions conform to Gaussian models, overlooking the diversity of patterns that can manifest in both normal and abnormal states, thereby diminishing discriminative performance. Our innovation addresses this limitation by introducing a combination of data augmentation and soft contrastive learning, specifically designed to capture the multifaceted nature of state behaviors more accurately. The data augmentation process enriches the dataset with varied representations of normal states, while soft contrastive learning fine-tunes the model's sensitivity to the subtle differences between normal and abnormal patterns, enabling it to recognize a broader spectrum of anomalies. This dual strategy significantly boosts the model's ability to distinguish between normal and abnormal states, leading to a marked improvement in fault detection performance across multiple datasets and settings, thereby setting a new benchmark for unsupervised fault detection in complex systems. The code of our method is available at \url{https://github.com/zangzelin/code_USD.git}.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列における教師なし故障検出は複雑なシステムの完全性と効率を維持するために重要であり、現在の手法は主に統計学と機械学習技術に焦点を当てている。 しかしながら、これらのアプローチは、データ分布が正規状態と異常状態の両方で現れるパターンの多様性を見越して、ガウスモデルに準拠しているという仮定に依存していることが多い。 我々のイノベーションは、データ強化とソフトコントラスト学習の組み合わせによって、この制限に対処します。 データ拡張プロセスは、正常な状態の様々な表現でデータセットを豊かにし、ソフトコントラスト学習は、正常なパターンと異常なパターンの微妙な違いに対するモデルの感度を微調整し、より広範な異常スペクトルを認識できるようにする。 この二重戦略は、モデルが正常な状態と異常な状態を区別する能力を大幅に向上させ、複数のデータセットと設定にわたって障害検出性能が著しく改善され、複雑なシステムにおける教師なし障害検出のための新しいベンチマークが設定される。 我々のメソッドのコードは \url{https://github.com/zangzelin/code_USD.git} で利用可能です。

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