Autoencoder based Anomaly Detection

이 글은 오토인코더(Autoencoder)를 활용한 이상 탐지(Anomaly Detection) 기법을 소개합니다. 오토인코더는 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간으로 압축했다가 다시 원래 차원으로 복원하는 신경망으로, 주로 MSE 손실 함수를 사용하여 입력과 출력 간의 복원 오차를 최소화하도록 학습됩니다.

이상 탐지에서는 정상 데이터를 학습하여 복원 오차를 최소화하는 능력을 키우고, 테스트 시 비정상 데이터가 입력되면 복원 오차가 커지는 점을 이용해 이상 여부를 판단합니다. 다만, 병목 구간의 크기가 너무 크면 오토인코더가 단순 복사기처럼 작동하여 이상 탐지 성능이 저하될 수 있으므로, 병목 구간 크기 조절과 같은 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 강조합니다.