オートエンコーダと異常検知
正常な製品の画像だけでオートエンコーダを学習させて、製品の異常を見つけるときの考え方として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
正常な画像はうまく復元できるが、異常のある画像は復元の誤差が大きくなるため、誤差の大きさで異常を判定する。
- B
異常のある画像だけを大量に集めて学習させる必要がある。
- C
復元の誤差が小さい画像ほど異常と判定する。
- D
オートエンコーダは異常の検知には使えない。
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正解：A
正常なデータで学習したオートエンコーダは、異常なデータで復元の誤差が大きくなる。
- A
正しい。異常のデータが少なくても使えるため、製造業の検品などに使われる。
- B
誤り。この方法では、正常な画像だけで学習できる。
- C
誤り。異常のある画像ほど、復元の誤差は大きくなる。
- D
誤り。異常検知はオートエンコーダの代表的な使い道の1つ。
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