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[mnist] Anomaly detection에서의 boosting 기법 효과 1. 개요 이상치 탐지 (anomaly detection) 중 비지도 이상치 탐지는 주로 정상 데이터만 있는 경우에 자주 사용되는 기법임. 문제는 비지도 학습의 경우 지도학습에 비해 성능이 다소 떨어지는 것이 사실임. 이러한 문제를 boosting 기법을 적용하면 좀 더 성능이 향상될지가 궁금했음. 2. 방법a) mnist 데이터셋에 대해 각 숫자들을 정상으로 두고 나머지는 비정상으로 두는 방식으로 인위적인 normal/abnormal 데이터셋을 만듬. 훈련데이터의 abnormal은 validation set으로 사용하여 autoencoder 모델의 ROC-AUC값이 최대치에 다다르면 해당 모델을 사용하도록 만듬.b) 편의상 single model이나 ensemble model이나 모델의 형태는 동일하게.. 더보기
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