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TOOL · CL_27498 · May 11 · 09:16

新的RTTAD方法通过风险感知自适应增强异常检测

研究人员开发了一种名为RTTAD的新方法，以改进表格数据中的无监督异常检测，特别是在“正常”数据定义随时间变化的情况下。该方法在训练期间使用双任务学习策略来建立对正常模式的稳健理解。在测试期间，它采用对比学习模块，该模块仔细选择高置信度的正常样本进行自适应，同时还改进了模型区分正常和异常数据以及识别潜在风险的能力。