深度學習異常檢測

有label的數據：
確定一個信心分數閾值，Classifier得出的信心分數大於閾值，才表明是正常數據

如何確定信心分數閾值：
先定義一個cost table，表明false alarm和missing的得分，根據cost table計算特定閾值的得分，使用得分最高者閾值

無label的數據：
方法1: 假設數據符合高斯分布，最大化似然函數，得到均值和標准差，然后根據統計再定義一個閾值，就可以判斷是否是異常數據
方法2: 用正常數據訓練一個auto-encoder，異常數據解碼會失敗