【报告内容】

汇报人：李娜

汇报单位：河海大学

主题：《DCdetector: Dual Attention Contrastive Representation Learning for Time Series Anomaly Detection》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusions

【报告总结】

1.待解决的问题描述

时间序列数据中通常具有时间依赖性，多维性以及非平稳性等特点，这使得异常检测成为一个挑战。为了有效区分异常，需要学习一种能够捕捉时间序列数据复杂模式的表示映射。目前基于重构的方法在处理异常数据时可能会受到异常损失的影响，而对比学习虽然在其他领域表现出色，但在时间序列异常检测领域的有效性还需要进一步探索。

2.相关创新方案

这篇文章提出了一个具有两个分支的双注意力对比结构DCdetector，两个分支共享网络权重。DCdetector利用双注意力机制来创建排列环境，并使用纯对比损失来指导学习过程，从而学习到一种排列不变的表示，这种表示能够扩大正常点和异常点之间的表示差异。同时模型采用了多尺度设计，通过在不同的尺度上进行patching和上采样，减少了信息丢失，并提高了模型对不同尺度异常的捕捉能力。在处理多变量时间序列时，DCdetector采用了通道独立设计，这意味着每个通道被视为一个独立的序列进行处理，这样可以有效地利用通道信息，并减少模型复杂度。与大多数基于重构的方法不同，DCdetector完全基于对比学习进行训练，不依赖于重构损失，减少了异常数据对模型学习过程的干扰。模型学习到的表示具有排列不变性，这意味着正常时间序列点的表示在不同视图（或排列）下保持一致，而异常点的表示则不一致，这有助于区分正常和异常。

3.实验总结

实验在七个真实世界的多变量和单变量时间序列数据集上对比了26个不同的基线模型，验证了DCdetector模型的有效性，并且只用了多种评估指标，如准确率、精确率、召回率，F1分数、关联精确率/召回率对等。实验结果表明，DCdetector在精确率、召回率和F1分数等关键性能指标上均优于或至少与现有的最先进方法相当，特别是在处理具有不同类型和比例异常的数据集时。此外，模型的消融研究对关键组件包括停止梯度、前向处理模块、多尺度设计、窗口大小、注意力头数、编码层数、异常阈值等进行了实验，并且分析了参数的灵敏性。通过可视化展示了DCdetector在检测不同类型异常时的表现，包括点异常和模式异常。评估了模型在不同参数设置下的内存使用和运行时间，以展示模型的效率。这些实验不仅证明了DCdetector在时间序列异常检测任务中的优越性，还展示了其在不同设置下的鲁棒性和适应性。

4.未来工作

未来可以继续将对比学习扩展到异常检测领域，以及对参数的自适应调整，提高模型的泛化能力。

报告时间：2024年11月08日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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