반응형 anomaly classification1 Autoencoder를 활용한 이미지 이상 탐지 Deep Convolutional Autoencoder를 탐색하여 이미지의 이상을 식별합니다. 이 글은 MNIST 및 Fashion MNIST에서 이미지 이상 감지에 Deep Convolutional Autoencoder를 사용할 수 있는지 확인하기 위한 실험적 작업입니다. Autoencoder 간단 요약 기능: Autoencoder는 중요한 잠재 기능 표현을 식별하기 위해 입력을 인코딩합니다..그런 다음 잠재 기능을 디코딩하여 입력 값과 동일한 출력 값을 재구성합니다. 목적: Autoencoder의 목적은 입력과 출력 사이의 재구성 오류를 최소화하는 것입니다. 이는 자동 인코더가 데이터에 있는 중요한 기능을 학습하는 데 도움이 됩니다. 아키텍처: Autoencoder는 Encoder 네트워크와 Deco.. 2022. 8. 31. 이전 1 다음 반응형
