【異常検知】学習データは0個でOK！？ - Qiita

前回の記事では、ディープラーニング x ガウス過程の論文を紹介しました。 今回は、その応用をご紹介します。 ※コード全体はこちらに置きました。 異常検知のプロセス 画像の異常検知を例にします。 ディープラーニングを使う場合は、通常は以下のプロセスが考えられます。 正常な画像を集めてくる。画像の数は多ければ多いほど良い（少なくとも10枚以上）。 必要に応じて、cifar-10などの正常画像と見比べる画像を用意する。 集めた画像で学習実行 テストデータで推論実行 ところが、正常な画像がなく、いきなり異常検知を実行する場合はどうでしょうか？ つまり、以下のプロセスです。 テスト画像(a)が与えられる (a)で学習実行 (a)で推論実行 そんなの無理だよ！と思われるかもしれませんが、前回ご紹介した論文を応用すると 可能になります。ただし、制約も多くあります。 手法 前回紹介した論文（NKN）では、