用于异常检测的 LSTM 自动编码器

Question

我正在测试 LSTM 自动编码器在 2D 输入异常检测方面的不同实现。我的问题不是关于代码本身，而是关于了解每个网络的基本行为。

两种实现都有相同数量的单元 (16)。模型 2 是一个“典型的”seq to seq 自动编码器，编码器的最后一个序列重复“n”次以匹配解码器的输入。我想了解为什么模型 1 似乎很容易超过模型 2，以及为什么模型 2 不能做得比平均值更好？

模型 1：

class LSTM_Detector(Model):
  def __init__(self, flight_len, param_len, hidden_state=16):
    super(LSTM_Detector, self).__init__()
    self.input_dim = (flight_len, param_len)
    self.units = hidden_state
    self.encoder = layers.LSTM(self.units,
                  return_state=True,
                  return_sequences=True,
                  activation="tanh",
                  name='encoder',
                  input_shape=self.input_dim)
    
    self.decoder = layers.LSTM(self.units,
                  return_sequences=True,
                  activation="tanh",
                  name="decoder",
                  input_shape=(self.input_dim[0],self.units))
    
    self.dense = layers.TimeDistributed(layers.Dense(self.input_dim[1]))
    
  def call(self, x):
    output, hs, cs = self.encoder(x)
    encoded_state = [hs, cs] # see https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn  
    decoded = self.decoder(output, initial_state=encoded_state)
    output_decoder = self.dense(decoded)

    return output_decoder

模型 2：

class Seq2Seq_Detector(Model):
  def __init__(self, flight_len, param_len, hidden_state=16):
    super(Seq2Seq_Detector, self).__init__()
    self.input_dim = (flight_len, param_len)
    self.units = hidden_state
    self.encoder = layers.LSTM(self.units,
                  return_state=True,
                  return_sequences=False,
                  activation="tanh",
                  name='encoder',
                  input_shape=self.input_dim)
    
    self.repeat = layers.RepeatVector(self.input_dim[0])
    
    self.decoder = layers.LSTM(self.units,
                  return_sequences=True,
                  activation="tanh",
                  name="decoder",
                  input_shape=(self.input_dim[0],self.units))
    
    self.dense = layers.TimeDistributed(layers.Dense(self.input_dim[1]))
    
  def call(self, x):
    output, hs, cs = self.encoder(x)
    encoded_state = [hs, cs] # see https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn 
    repeated_vec = self.repeat(output)
    decoded = self.decoder(repeated_vec, initial_state=encoded_state)
    output_decoder = self.dense(decoded)

    return output_decoder

我在数据样本 (89, 1500, 77) 上安装了这 200 个时期的 2 个模型，每个输入都是 (1500, 77) 的二维数组。以及测试数据(10,1500,77)。两种型号都只有 16 units.

此处或自动编码器对测试数据的一个特征的结果。

结果模型1：（黑线为真，重建图像为红色）

结果模型 2：

我知道第二个限制性更强，因为来自输入序列的所有信息都被压缩到一个步骤中，但我仍然感到惊讶的是它几乎无法比预测平均值做得更好。

另一方面，我觉得模型 1 更容易受到新数据的“影响”，而不会返回输入。请参阅下面的示例，模型 1 中有一条直线作为输入：

PS : 我知道这种模型的数据不多，我有更多可用数据，但在这个阶段我只是在试验并试图建立我的理解。

PS 2 : 两个模型都没有过度拟合他们的数据，训练和验证曲线几乎像教科书一样。

有谁能解释为什么在行为方面存在如此大的差距？

谢谢

Answer 1

在模型1中，77个特征的每个点都是这样压缩和解压的：77->16->16->77加上前面步骤的一些信息。似乎在这种情况下，仅用 TimeDistributed(Dense(...)) 替换 LSTM 也可能有效，但不能肯定地说，因为我不知道数据。第三张图可能会更好

当输入中没有有用的信号时，模型 2 的预测通常会发生，并且模型可以做的最好的事情（好吧，优化去做）只是预测训练集的平均目标值。

在模型 2 中你有：

...
    self.encoder = layers.LSTM(self.units,
                  return_state=True,
                  return_sequences=False,
...

然后

    self.repeat = layers.RepeatVector(self.input_dim[0])

所以，事实上，当它发生时

    repeated_vec = self.repeat(output)
    decoded = self.decoder(repeated_vec, initial_state=encoded_state)

它只需要编码器的最后一个输出（在本例中表示最后一步的 1500），将其复制 1500 次（input_dim[0]），并尝试预测所有 1500 个值从关于最后几个的信息。这里是 模型丢失大部分有用信号的地方。 它没有关于输入的 enough/any 信息，为了最小化损失函数，它可以学到最好的东西（我想在这种情况下是 MSE 或 MAE）是预测每个特征的平均值。

此外，seq to seq 模型通常将解码器步骤的预测作为输入传递给下一个解码器步骤，在当前情况下，它始终是相同的值。

TL;DR 1) seq-to-seq 不是这种情况下的最佳模型； 2) 由于瓶颈，除了预测每个特征的平均值之外，它无法真正学会做任何更好的事情。

用于异常检测的 LSTM 自动编码器

LSTM autoencoder for anomaly detection

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