论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想   本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示   整个网络可以分为

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