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自己教師ありオートエンコーダー異常検知

自己教師ありオートエンコーダー異常検知では、ラベルなしの正常データに対して、幾何学的変換の予測やジグソーパズルの解決といった自己教師ありの pretext task を用いてオートエンコーダーを訓練し、再構成誤差または pretext task のスコアが学習された正常分布から大きく逸脱する入力を異常としてフラグ付けします。

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自己教師ありオートエンコーダー異常検知
オートエンコーダ異常検知アイソレーションフォレストOne-Class SVM自己教師あり学習半教師ありオートエンコーダ異常検知Variational Autoencoder説明可能なオートエンコーダ異常検知

出典

  1. Golan, I. & El-Yaniv, R. (2018). Deep one-class classification via geometric transformations. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 31. link ↗
  2. Ruff, L., Kauffmann, J. R., Vandermeulen, R. A., Montavon, G., Samek, W., Kloft, M., Dietterich, T. G., & Müller, K.-R. (2021). A unifying review of deep and shallow anomaly detection. Proceedings of the IEEE, 109(5), 756–795. DOI: 10.1109/JPROC.2021.3052449 ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Autoencoder Anomaly Detection (Pretext-Task Reconstruction-Based Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-autoencoder-anomaly-detection

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ScholarGate — Self-supervised Autoencoder Anomaly Detection (Self-supervised Autoencoder Anomaly Detection (Pretext-Task Reconstruction-Based Anomaly Detection)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-autoencoder-anomaly-detection · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026