異常検知

G検定 一問一答の問題です。解説付きで個別に学習できます。

ディープラーニングの応用例 標準 ID: TF-163

問題

オートエンコーダを異常検知に使う場合、正常データでは再構成誤差が小さくなりやすいという性質を利用できる。

正解: ○

解説

正常データで学習したオートエンコーダは、正常な入力をうまく再構成しやすくなります。一方、学習していない異常な入力では再構成誤差が大きくなる可能性があり、その差を検知に使えます。

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