Deep learning 不使用阈值的异常检测方法_Deep Learning_Time Series_Lstm_Autoencoder_Anomaly Detection

Deep learning 不使用阈值的异常检测方法

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Deep learning 不使用阈值的异常检测方法,deep-learning,time-series,lstm,autoencoder,anomaly-detection,Deep Learning,Time Series,Lstm,Autoencoder,Anomaly Detection,我使用带阈值的自动编码器进行了异常检测。（数据为时间序列数据）。因此，据我所知，如果异常位于阈值以下，则该阈值方法无法检测异常，那么是否有人建议检测阈值以下的异常或改进算法？谢谢。这里的问题不是阈值的存在。每当您需要/想要从连续输出分数中获得二进制结果时，都需要应用该方法因此，如果由于异常低于您的阈值而无法检测到异常，则必须执行以下任一项或两项操作：改进阈值的选择改进你的异常评分模型

我使用带阈值的自动编码器进行了异常检测。（数据为时间序列数据）。因此，据我所知，如果异常位于阈值以下，则该阈值方法无法检测异常，那么是否有人建议检测阈值以下的异常或改进算法？谢谢。

这里的问题不是阈值的存在。每当您需要/想要从连续输出分数中获得二进制结果时，都需要应用该方法

因此，如果由于异常低于您的阈值而无法检测到异常，则必须执行以下任一项或两项操作：

改进阈值的选择
改进你的异常评分模型