どれくらいの精度で異常検知が出来そうかをヒストグラムでみてみましょう。label='9')plt.legend(loc=1)plt.savefig("histgram.png")plt.show()plt.close()テスト画像が「1」の場合と「9」の場合のスコア・ヒストグラムを重ね描きするコードです。このコードを最後に追加して、実行してみます。テスト画像(n=100)が、「1」の場合のスコア・ヒストグラムを赤色、「9」の場合のスコア・ヒストグラムを青色で表示しています。これを見ると、適切な閾値を設定すれば、かなりの精度(98%くらい)で異常検知が出来そうです。これだけみると、オートエンコーダだけで何でも出来そうですが、これはMNISTという黒字に白で数字を描いた単純なデータセットだから可能なだけで、ちょっと複雑なデータセットになるとこうは行きません。最後に最終的なコード全体を載せておきます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。異常検知をやってみるRECOMMENDこちらの記事も人気です。一目惚れして、ディープラーニングを始めました。初心者の試行錯誤をブログにしています。