내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,

내가 딥러닝 분야 논문을 굳이 쫒아다니며 읽지는 않기 때문에, 이미 기존 연구가 있는지 없는지는 잘 모르지만,
.
어떤 특정 형상에 대한 이미지의 output vector들을 잔뜩 모아서 어떤 학습된 분포를 확인했으면
그 다음 새로운 데이터가 들어왔을 때, 기존 분포에 매핑시켜서, 새로운 데이터가 outlier인지 아닌지 확인하면 되는 거 아닌가?
그리고 사실 기초통계학에서도 가르치는 방법이기 때문에, 이런 연구가 이미 있지 않을까?
그냥, 어제 프로젝트 미팅을 하다가, 딥러닝 팀이 anomaly detection 요구를 받았을 때 많이 힘들어하길래 문득 든 생각이긴 한데...