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發布時間：2023-02-16 23:01:47 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
異常檢測，從定義而言就是一種識別不正常情況與挖掘非邏輯數據的技術，也叫outliers。. 例如在計算機視覺的應用中，有人在抖音發表一個視屏，在邊騎車邊打電話，那這就是個不符合規范的視屏，我們能否采用一些方式來將其檢測出來，再例如在數據挖掘領域中，那異常檢測的應用就更廣泛了，比如信用卡盜刷，超大金額支出等等。. 通常情況下，在我們閱讀論文的過程中，異常檢測 (Anomaly Detection)也被叫做，Novelty Detection，Outlier Detection，Forgery Detection，Out-of-distribution Detection。. 在閱讀論文的情況，這些名詞也有輕微的區別，以計算機視覺為例，如下圖所示。.
異常檢測涉及的場景非常豐富，那么異常檢測算法可以從哪些角度進行分類呢？ 一般可以從以下四個角度作區分： 首先可以根據該場景的異常是否與時間維度相關。 在時序相關問題中，我們假設異常的發生與時間的變化相關，比如一個人平時的信用卡消費約為每月5000元，但11月的消費達到了10000元，那這種異常的出現就明顯與時間維度相關，可能是因為”萬惡“的雙十一。
視頻中的異常檢測是一個具有挑戰性的計算機視覺問題。 由于訓練時缺乏異常事件，異常檢測需要設計沒有完全監督的學習方法。 這篇論文主要是通過object-level的自監督多任務學習解決視頻中的異常檢測問題，是第一個在這個問題上提出使用多任務學習方法的工作。
目前最常用于異常檢測的深度學習方法要非 Autoencoder 莫屬了。 Autoencoder 的中文名叫自編碼器，由 Encoder（編碼器）和 Decoder（解碼器）兩部分構成，如下圖： 左邊部分為編碼器，它可以把高維的輸入壓縮成低維的形式來表示，在此過程中，神經網絡會盡量留下有用的信息，去除掉一些不重要的信息和噪聲。
