Адаптация сетей, оборудованных предварительными данными для обнаружения аномалий в табличной форме

arXiv: 2610,06693v1 Annuales Type: New Humber Brieflow: Хотя глубокие особенности преобразовали аномалии в изображениях и видеоматериалах, их воздействие на табличные данные было менее значительным, отчасти из-за ограниченности наличия сильных глубоких представлений. В последнее время в качестве многообещающего источника таких данных для таблиц появились сети, оснащенные предварительными данными (ПФН). В этой работе мы изучаем вопрос о том, как можно адаптировать и использовать изображения PFN для обнаружения аномалий. Вопрос тяжелее, чем кажется. До ввода в эксплуатацию никаких аномалий нет, поэтому параметры модели не могут быть отрегулированы с помощью контроля, и набор исходных параметров, определяющих нормальное поведение, может сам содержать те самые аномалы, которые он должен раскрыть. Мы начинаем наше исследование с использованием замороженных функций TabPFN. Посадка каждого из Сэмов на расстояние до ближайших соседей в профильном пространстве уже дает хорошие результаты. Мы идентифицируем, какие слои следует использовать, а также процедуру экстракции элементов, подходящую для этой задачи. Далее, дальше импровизация