arXiv Artificial Intelligence· Seunghan Lee, Jun Seo, Jaehoon Lee, Junhyeok Kang, Sangjun Han, Sungdong Yoo, Minjae Kim, Tae Yoon Lim, Dongwan Kang, Hwanil Choi, Soonyoung Lee, Wonbin Ahn·· 18 小时前AI 评分27
OneShot：面向时间序列异常检测的标签高效检测器加权方法
OneShot: Label-Efficient Detector Weighting for Time Series Anomaly Detection
AI 导读
ONESHOT 用单个已确认异常为检测器池加权，而非从中挑选单一检测器：在确认异常上为每个检测器打分，分数即成为整个池的软混合权重。在 152 个单变量和 73 个多变量序列上，ONESHOT 优于最强单检测器、全池平均，甚至优于在确认事件上挑选最佳检测器的做法。代码已开源。
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