# Autoencoderを用いた教師なし異常検知 ## 教師なし異常検知とは きょうしありだと・・データセットは正常、異常がラベリングされたデータで、正常か異常かを判断 教師なしだと・・データセットは正常データのみで以上レベルを出力 ## Autoencoder（自己符号化機）とは 入力データを圧縮し、そこから再度入力データを復元するようなNN Input→Affine→Sigmoid→Affine→Sigmoid→SquareEoor encoderで圧縮しdecorderで復元していく Autoencoderによる復元画像 元画像と比較すると、平均的な画像に向かって補正されている ## Autoencoderによる異常検知の考え方 正常データのみを基に学習したニューラルネットワークで入力データを復元し、元通りに復元できたかを平均二乗誤差で判断する、復元誤差大だと異常と判断 ### 異常と判断する異常度の閾値を決定するには 異常度が一番ちいさい異常データをいきちにする **できるだけ正常データをもと通り復元し、異常データは復元できないようなアーキテクチャを用いる**