Автоэнкодер деген эмне жана кайра калыбына келтирүү катасын кантип эсептөө керек?

Autoencoder — бул нейрондук тармак, ал кирүү маалыматтарын чыгышта кайра калыбына келтирүүгө үйрөтүлөт, ал үчүн ичке түзүлгөн ички өкүлчүлүк (латенттик кеңдик) колдонулат. Аномалияларды аныктоо үчүн autoencoder нормалдуу маалыматтарда үйрөтүлөт, аларды эффективдүү кайра калыбына келтирүүнү үйрөнөт. Аномалиялык мисал берилсе, тармак аны жаман калыбына келтирет, бул чоң калыбына келтирүү катасы менен көрүнөт.

Калыбына келтирүү катасы — кирүү сигнал жана кайра калыбына келтирилген сигнал арасындагы айырманы өлчөөчү метрика. Адатта, орто квадратдык катасы (MSE) колдонулат:

import numpy as np

# x - кирүү маалыматтары
# x_reconstructed - autoencoder чыгышы
reconstruction_error = np.mean((x - x_reconstructed) ** 2)

Эгер калыбына келтирүү катасы белгиленген чекеден ашса, объект аномалия деп эсептелет.