資料只有3維 想透過LSTM AE 做anomaly detection, 會有問題嗎? - Cupoy

2020/09/20 上午 11:17

機器學習共學討論版

黃宜靜

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回答數：2

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您好， 我想請問

若針對我資料只有3維 想透過LSTM AE 做anomaly detection,

AE主要做降維，我本身維度就很少，是不是就不需要AE,

但我想透過train正常 pred異常 希望透過編碼 解碼 讓模型學正常狀態,

還是想以LSTM AE架構 那我的layer層decoder encoder shape可以先升維再降維?

但效果滿差的 ! 主要想問問 從3維 先升維24 再降維12 再降維8 然後再解碼8 12 24 3 想法適當嗎?

深深感謝撥空回答，我為此問題困擾許久 

回答列表

• 2020/09/22 上午 01:50
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，我想你可以要先思考一下，只有三維的資料本身適不適合做模型？會不會一開始的資料欄位就不夠利，再怎麼升維/降維的幫助都有限。

  
  

  很高興可以在這次問答進行討論，如果還有不懂或是模糊的部分也歡迎持續追問。期待你的互動與鼓勵創造出不同更深度的討論。歡迎加入我自己經營的Line 群組社群，會有不定時舉辦的分享活動，一起來玩玩吧！

• 2020/09/25 下午 08:54
  Jeffrey
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  降維: 主要是讓資料更為明確

  資料只有3 維, 要用LSTM , 請問一下, 資料量是否足夠多?

  效果滿差, 有幾個狀況:

  1. 資料量是否足夠?

  2. 模型是 train 好, predict 差? --> 損失函數是否符合解題型態, 分類? 分群?

  3. 優化器? 有嘗試其他的部分?