VACE는 시계열 이상 탐지를 위한 새로운 방법으로, 정상 데이터를 기하학적 구조가 잘 정리된 영역으로 표현합니다.
VACE는 채널 인지 인코더를 속도 일관성 목표를 통해 훈련하여 정상 데이터의 궤적을 부드럽게 정렬합니다.
VACE는 Mahalanobis 위치 점수와 속도 은행 방향 점수를 결합하여 분포에서 벗어나고 동적으로 비정상적인 지점을 식별합니다.
VACE는 TSB-AD-M 데이터셋에서 복잡한 방법보다 뛰어난 성능을 보이며, 더 큰 예산으로 훈련해도 성능이 더 좋습니다.