* Исходный набор данных Letter Recognition Data Set из репозитория машинного обучения UCI представляет собой набор данных для многоклассовой классификации. Набор предназначен для распознавания черно-белых пиксельных прямоугольников как одну из 26 заглавных букв английского алфавита, где буквы алфавита представлены в 16 измерениях. Чтобы получить данные, подходящие для обнаружения аномалий, была произведена подвыборка данных из 3 букв, чтобы сформировать нормальный класс, и случайным образом их пары были объединены так, чтобы их размерность удваивалась. Чтобы сформировать класс аномалий, случайным образом были выбраны несколько экземпляров букв, которые не входят нормальный класс, и они были объединены с экземплярами из нормального класса. Процесс объединения выполняется для того, чтобы сделать обнаружение более сложным, поскольку каждый аномальный пример также будет иметь некоторые нормальные значения признаков.
* Вывод: Для качественного обнаружения аномалий в случае высокой размерности пространства признаков необходимо следующее:
Вывод: Для качественного обнаружения аномалий в случае высокой размерности пространства признаков необходимо следующее:
- Данные для обучения должны быть без аномалий, чтобы автокодировщик мог рассчитать верное пороговое значение.
- Архитектура автокодировщика должна постепенно сужаться к бутылочному горлышку, а затем постепенно возвращаться к исходным выходным размерам; количество скрытых слоев — 7-11.
