论文提出 AnoMix 多教师评分蒸馏用于无监督时间序列异常检测
原文标题：Distilling Multi-Teacher Scoring Principles for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
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研究提出 AnoMix，从冻结教师检测器的训练集异常分数中提取弱成对监督，并用 CoRank 多教师排序蒸馏目标训练学生模型。在 7 个基准数据集上，AnoMix 将互补评分原则整合进单一轻量模型，参数量不足 8 万，优于单个检测器与静态分数集成。零样本变体显示蒸馏排序信号可迁移至未见数据集。
- 问题
- 多个无监督时序异常检测器集成部署成本高，能否蒸馏成单一轻量模型。
- 方法
- 从冻结教师检测器的训练集异常分数提取弱成对监督，用 CoRank 多教师排序蒸馏训练学生模型。
- 结果
- 7 个基准数据集上优于单个检测器与静态分数集成，学生参数量不足 8 万；零样本变体可迁移至未见数据集。
- 影响
- 工程师可用一个不到 8 万参数的小模型替代多检测器集成，显著降低推理与维护成本。
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