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ANOMALY BERT 解读

出处: ICLR workshop 2023

代码:Jhryu30/AnomalyBERT

可视化效果:

一  提出动机

动机:无监督 TSAD 领域内,“训练集” 也缺失:真值标签(GT);换句话说,一个点在训练集内是否异常是未知的  →  data degradation scheme

受 NLP 领域 BERT 的启发,通过替换输入数据的随机部分,训练模型以找到退化部分来修改掩模语言建模(MLM);此方法有助于检测:真实的时序内的各类非自然序列。

二  Methodology

1. 模型架构:(基于 “预测” 的时序异常检测方法)

2. 详细讲解:

2.2  合成异常及数据增强 

随机选择每个时序窗口内的时序片段,通过下列四种 “合成异常” 方式,进行相应数据增强: 

1. 带有窗口外部的加权序列(软替换),替换为:原始区间和外部区间的加权和;

2. 恒定序列(统一替换);

3. 加长或缩短的序列(长度调整);

4. 单个峰值(峰值噪声)。

2.3  训练损失函数:(交叉熵损失)

. 实验结果

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