Phát hiện bất thường bằng Autoencoder Bán Giám sát

Autoencoder Bán Giám sát để Phát hiện Bất thường huấn luyện một mạng autoencoder chủ yếu trên dữ liệu bình thường (không nhãn), sau đó sử dụng một tập hợp nhỏ các bất thường đã được gán nhãn để tinh chỉnh ranh giới quyết định, phát hiện các bất thường dưới dạng các mẫu có lỗi tái tạo cao. Phương pháp này thu hẹp khoảng cách giữa autoencoder hoàn toàn không giám sát và bộ phân loại hoàn toàn có giám sát khi nhãn khan hiếm nhưng có một số bất thường đã biết tồn tại.