基于 AUC 上界的无异常样本自优化
原文标题：Anomaly-Free Self-Optimization via AUC Bounds
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论文提出将 AUC 上界作为可微、无需真实异常样本的目标函数，直接优化异常检测系统的连续参数，而非仅在有限候选集中选择配置。方法可优化集成权重并引入可学习分数重标定机制，在多个数据集与嵌入模型上显著优于传统模型选择与开发集参数选择。
- 问题
- 异常样本缺失时，难以判断检测模型与配置能否泛化到未见异常。
- 方法
- 把AUC上界当作可微、无异常样本的目标，直接优化集成权重与可学习分数重标定。
- 结果
- 在多个数据集与嵌入模型上显著优于传统模型选择与开发集参数选择，且对伪异常构造不敏感。
- 影响
- 异常检测调参不再依赖候选集枚举，工程师可直接端到端优化系统连续参数。
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