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深層学習による画像認識入門（3） 自己符号化器と異常検知
2021 年 39 巻 4 号 p. 189-194
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2021 年 39 巻 4 号 p. 189-194
深層学習は，データ駆動型の仕組みで画像分類や領域分割などを実現してきた．これは，入力するデータと正解の関係を大量のデータで学習したといえる．この仕組みを使って分類の問題に取り組む場合，まれに起こる事象に対応するためにはまれな事象のデータを大量に集める必要があるが，現実的には不可能な取り組みとなり得る．異常検知は，大量の正常データを用いて正常な特徴の範囲を定め，そこからの逸脱により異常の程度を判定する考え方に基づいて，まれな事象の分離を実現する考え方である．本稿では，自己符合化器（AutoEncoder）を用いた特徴の抽出方法とその評価方法について述べる．
