arXiv cs.LG· Dongchan Cho, Jiho Han, Juwon Hwang, Changhee Min, Minsang Kim, Namsoon Jung·· 12 天前AI 评分34
面向无监督时间序列异常检测的多教师评分原则蒸馏
Distilling Multi-Teacher Scoring Principles for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
AI 导读
研究人员提出无监督时间序列异常检测方法 AnoMix，通过 CoRank 多教师排序蒸馏目标将异构冻结教师模型的评分转化为成对弱监督，蒸馏至参数量低于 80k 的轻量学生模型中。在 7 个基准数据集上，该方法表现超越了单个检测器与静态评分集成。其零样本变体还可迁移至未见数据集，性能优于大型预训练时间序列基础模型。
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