機器學習——異常值檢測
機器學習——異常檢測 在生產生活中，由於設備的誤差或者人為操作失當，產品難免會出現錯誤。然后檢查錯誤對人來說又是一個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。 檢測算法 1.選定容易出錯的\(n\)個特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...
原文：基於Halcon深度學習異常值檢測方法
Halcon在 . 版本中推出了深度學習異常值檢測方法，該方法屬於無監督式的深度學習方法，使用該算法可以在只有正樣本的情況下訓練模型。據官方介紹，該方法具有以下優點： 無需標注 只需少量正樣本即可進行訓練 可以在CPU下進行訓練 具有較快的推斷速度 官方的例程中，分為四個步驟： 數據准備 通過read dl dataset anomaly 和 split dl dataset 讀取與分割樣本， ...
2020-03-14 17:49 0 1321 推薦指數：
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