How to pick the best anomaly detector?
Dieses Paper führt die datengesteuerte ARGOS-Metrik ein, ein theoretisch fundiertes und empirisch robustes Werkzeug zur Auswahl der sensitivsten Anomalieerkennungsmodelle auf modellagnostische Weise, welches dessen Überlegenheit gegenüber bestehenden Metriken wie dem Binary Cross-Entropy-Loss in Aufgaben wie der Hyperparameteroptimierung und der Merkmalsauswahl demonstriert.