論文の概要: Exploring the impact of Optimised Hyperparameters on Bi-LSTM-based Contextual Anomaly Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15053v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 03:26:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:58:52.784467
• Title: Exploring the impact of Optimised Hyperparameters on Bi-LSTM-based Contextual Anomaly Detector
• Title（参考訳）: Bi-LSTMを用いたコンテキスト異常検出器における最適化ハイパーパラメータの影響の探索
• Authors: Aafan Ahmad Toor, Jia-Chun Lin, Ernst Gunnar Gran,
• Abstract要約: 本研究は、最適化ハイパーパラマンタ(UoCAD-OH)を用いたUoCADの提案による、教師なしオンラインコンテキスト異常検出(UoCAD)アプローチに対する自動調整ハイパーパラマンタの影響について検討する。 実験では、コンテキスト異常を含む2つのスマートホーム空気質データセット上で、提案したフレームワークを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09831489366502298
• License:
• Abstract: The exponential growth in the usage of Internet of Things in daily life has caused immense increase in the generation of time series data. Smart homes is one such domain where bulk of data is being generated and anomaly detection is one of the many challenges addressed by researchers in recent years. Contextual anomaly is a kind of anomaly that may show deviation from the normal pattern like point or sequence anomalies, but it also requires prior knowledge about the data domain and the actions that caused the deviation. Recent studies based on Recurrent Neural Networks (RNN) have demonstrated strong performance in anomaly detection. This study explores the impact of automatically tuned hyperparamteres on Unsupervised Online Contextual Anomaly Detection (UoCAD) approach by proposing UoCAD with Optimised Hyperparamnters (UoCAD-OH). UoCAD-OH conducts hyperparameter optimisation on Bi-LSTM model in an offline phase and uses the fine-tuned hyperparameters to detect anomalies during the online phase. The experiments involve evaluating the proposed framework on two smart home air quality datasets containing contextual anomalies. The evaluation metrics used are Precision, Recall, and F1 score.
• Abstract（参考訳）: 日常生活におけるモノのインターネットの利用の指数的な増加は、時系列データの生成を著しく増加させた。 スマートホームは、大量のデータが生成され、異常検出が近年研究者が直面している課題のひとつだ。 コンテキスト異常(Contextual anomaly)は、点やシーケンス異常のような通常のパターンからの逸脱を示す可能性のある異常の一種であるが、データドメインと逸脱を引き起こしたアクションに関する事前の知識も必要である。 Recurrent Neural Networks (RNN) に基づく最近の研究は、異常検出において強い性能を示している。 本研究は,UoCADを最適化ハイパーパラマンタ(UoCAD-OH)で提案し,教師なしオンラインコンテキスト異常検出(UoCAD)アプローチに対する自動調整ハイパーパラマンタの影響について検討する。 UoCAD-OHは、オフラインフェーズでBi-LSTMモデル上でハイパーパラメータ最適化を行い、微調整されたハイパーパラメータを使用してオンラインフェーズ中の異常を検出する。 実験は、コンテキスト異常を含む2つのスマートホーム空気質データセット上で、提案したフレームワークを評価することを含む。 使用する評価指標は、精度、リコール、F1スコアである。

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