【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita

ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による

[stealthinu]

異常検知はmetric learningが強いという話。長野の方？と思って見たら松本・塩尻方面でデータ分析勉強会されてる方だった。

[Nyoho]

metric learning

[tmatsuu]

メモ

[sonots]

metric learning が異常検知にも使えるのか

[knok]

Fashion-MNISTやCIFAR-10をベンチマークにしているけど、一般的なユースケース(正常と異常の差分がわずかしかない)とは乖離がある気がする