꿈라CBT다음 <보기>는 설비 이상탐지를 위해 오토인코더를 학습시킨 실험이다. 이에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
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입력 변수는 60개이며, 정상 상태 데이터만으로 복원 오차를 최소화하도록 학습하였다.
| 실험 | 잠재 표현 차원 | 정상 데이터 복원 오차 | 이상 데이터 복원 오차 | 이상탐지 성능 |
|---|---|---|---|---|
| ㉠ | 2 | 0.41 | 0.44 | 낮음 |
| ㉡ | 8 | 0.06 | 0.53 | 높음 |
| ㉢ | 60 | 0.001 | 0.002 | 매우 낮음 |
- 1㉠은 병목이 좁아 정상도 복원하지 못하고 ㉢은 항등함수가 되어 이상까지 복원하므로, 적절한 병목인 ㉡이 맞다.
- 2이상탐지 성능은 잠재 차원과 무관하며, 세 실험의 차이는 학습 횟수와 초기값의 차이에서 비롯된 것이다.
- 3㉢은 복원 오차가 0.001로 가장 작으므로 가장 잘 학습된 모델이며, 이상탐지 성능이 낮은 것은 이상 데이터의 수가 부족하기 때문이다.
- 4잠재 차원은 클수록 표현력이 높아지므로 60보다 더 크게 설정하면 이상탐지 성능이 회복된다.