AutoEncoder-Anomaly-Detection:使用自动编码器检测mnist数据集中的异常-源码

自动编码器异常检测 使用自动编码器检测mnist数据集中的异常 说明 异常被定义为偏离标准，很少发生并且不遵循其余“模式”的事件。只有在我们的类标签中存在巨大的不平衡这一事实，问题才会复杂化。要完成此任务，自动编码器使用两个组件：编码器和解码器。编码器接受输入数据并将其压缩为潜在空间表示形式。 解码器然后尝试从潜在空间重构输入数据，当以端到端的方式训练时，网络的隐藏层将学习强大且甚至能够对输入数据进行去噪的滤波器。用一个数字，并告诉它如下重建： 我们希望自动编码器在重建数字方面做得非常好，因为这正是自动编码器受过训练的工作-如果我们要查看输入图像和重建图像之间的MSE，我们会发现现在让我们假设我们给自动编码器提供了一张大象的照片，并要求它重建它： 由于自动编码器以前从未见过大象，更重要的是从未接受过重建大象的训练，因此我们的MSE很高，如果重建的MSE很高，那么我们可能会有异常值。 数