[MemAE]Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection -1
1. Abstract 정상 데이터를 이용하여 Autoencoder(AE)을 학습하면 정상보단 비정상 데이터에 대해 더 높은 재구성 오류(reconstruction error)을 얻게 됩니다. 하지만 AE는 일반화(Generalization)가 잘 이루어진다는 특징이 있어서 비정상 데이터가 입력되어도 정상을 재구성 해야하지만 결함이 있는 부분까지 포함하여 재구성 하는 경우가 발생하게 됩니다. 이런 AE기반 이상 탐지(Anomaly Detection)의 한계점을 개선하기 위한 해결책으로 메모리 모듈(memory module)을 사용하여 AE을 augmented 하는 방법인 MemAE을 이 논문에서는 제안하고 있습니다. 방법은 (1) 입력 $\mathbf{x}$가 주어지면 MemAE는 먼저 Encoder을 통..
Python/머신러닝&딥러닝 2021. 2. 7. 22:32