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RSS订阅原创 论文解读《TimeSeAD: Benchmarking Deep Multivariate Time-Series Anomaly Detection》
公共基准是有缺陷的（eg: 存在潜在的错误异常标签）目前并没有一个被广泛接受的标准评估度量评估协议大多不一致批判性地分析了几个最广泛使用的多变量数据集，并选择了best candidate引入了一种新的时间序列异常检测指标（advantage：召回率一致性 and 考虑了时间相关性）分析了现有的现有的评估协议，并提供了目前为止深度多元时间序列异常检测方法的最大benchmark（专注于基于深度学习的方法和多源数据）
2023-10-18 13:48:25
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空空如也
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