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异常问题是程序员在开发软件的时候需要重点关注的一个问题，而今天我们就通过案例分析来了解一下，异常问题都有哪些监测监督方法。
1、深度有监督方法
深度有监督学习是目前深度学习研究充分、应用广泛的一类方法。利用这类方法进行异常检测时，包括数据收集、模型训练、模型推理三个阶段：
数据收集：收集正常样本、异常样本，并对样本进行标注;
模型训练：使用标注好的样本训练模型，以基于图像的异常检测为例，常见的模型包括图像分类模型(判断样本是否异常)、目标检测模型(大致定位图像中异常的位置)、语义分割模型(精确定位图中异常的区域);
模型推理：将待分析的样本喂给模型，模型经过运算后，输出结果。
这类方法的优点是实现简单、精度高，缺点是需要收集大量的正常样本和异常样本并进行标注。实际中，异常样本往往是很稀缺的，通常难以收集足够数量的异常样本来训练模型，因此也就无法应用深度有监督异常检测方法。
2、深度无监督方法
为了更好地应对实际应用中难以收集到足够数量的异常样本的情况，深度无监督异常检测方法通过建模正常样本，来间接地实现异常检测的功能。具体来说，深度无监督异常检测的步骤如下：
数据收集：收集大量正常样本;
模型训练：通过训练模型建模正常样本，常用的模型包括自编码器、生成对抗网络等;
模型推理：将待分析的样本喂给模型，得到模型的输出;
比对：通过比对待分析的样本和模型的输出之间的差异，基于事先设定的阈值判断是否存在异常。
该类方法是目前使用深度学习技术进行异常检测的主流方法，其中具有代表性的两类模型分别是自编码器和生成对抗网络。
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2025-08-07
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