CovDiff-PaAno 不改编码器只改打分：多变量异常检测 AUC-ROC 从 0.7612 升到 0.7843
核心概要
CovDiff-PaAno 把基于补丁的时间序列异常检测的打分环节从余弦匹配换成带正则的马氏距离，并同时使用原始、一阶差分和二阶差分三种视图，三者共享一个冻结编码器、各自维护记忆库与协方差。在 TSB-AD-M 的十种子受控对比中，AUC-ROC 从复现 PaAno 的 0.7612 升到 0.7843，Range-F1 从 0.4043 升到 0.4384；TSB-AD-U 上对应从 0.8532 升到 0.8626、从 0.4822 升到 0.4924。编码器参数量保持约 0.397M 不变，但推理时间增至 3.47 倍、推理峰值显存增至 10.01 倍。
深度剖析
异常检测的改进可以只发生在推理阶段的打分规则上，而不必重新设计或重新训练编码器。CovDiff-PaAno 保留 PaAno 的一维卷积补丁编码器及其训练目标，只替换查询补丁与正常记忆之间的比较方式，并加入按时间差分构造的视图。 PaAno 用原始补丁嵌入到正常记忆的余弦最近邻距离作为异常分数，这一规则只衡量角度差异，不区分嵌入各维度的尺度与相关性，也不直接反映斜率或曲率的变化。 在 TSB-AD-M 上，同一数据、训练边界、编码器、优化设置、随机种子和评测流程下，十种子均值把 AUC-ROC 从复现 PaAno 的 0.7612 提高到 0.7843，Range-F1 从 0.4043 提高到 0.4384；TSB-AD-U 上 AUC-ROC 从 0.8532 到 0.8626，Range-F1 从 0.4822 到 0.4924。
三种视图共用同一个冻结编码器，但各自拥有独立的正常参考分布，因此原始值、斜率变化和曲率变化分别对照各自的正常记忆来打分。 单视图余弦打分只提供一个正常参考分布，差分视图若直接复用会面临嵌入分布不匹配和分支分数尺度不一致的问题。 每个视图对 ℓ2 归一化后的候选嵌入做小批量 k-means 构建 coreset，估计带 ϵ=10⁻⁵ 正则的协方差并用伪逆计算马氏距离，取 k=3 个最近记忆取平均，再按固定权重 α=0.3、β=0.15 融合；在 TSB-AD-M 全部 200 条序列、种子 2000、2021、2022 上，共享冻结编码器在每个指标上与最佳视图专属编码器的差距不超过 0.005。
启示与展望
受控对比的对象是复现的 PaAno，其他方法的已发表结果只作背景参考，并非本地重跑的对照；评测覆盖 TSB-AD-M 的 200 条多变量序列和 TSB-AD-U 的 870 条单变量序列，编码器共享实验只做了 TSB-AD-M 与三个种子。
组件消融与融合权重敏感性实验各用单一种子，配置间的小差异只能作为诊断而非统计结论；经验 CDF 校准使所有报告指标明显下降，而 z-score、稳健 z-score 与 min–max 校准相对未变换融合的最大绝对变化为 0.0024，配对 bootstrap 区间包含零；全协方差估计在记忆库相对嵌入维度偏小时可能不稳定，边界对齐规则也未与填充、前向对齐或边界剔除做过比较。