The primary applications of an autoencoder is for anomaly detection or image denoising. We know that an autoencoder’s task is to be able to reconstruct data that lives on the manifold i.e. given a data manifold, we would want our autoencoder to be able to reconstruct only the input that exists in that manifold. Thus we constrain the model to reconstruct things that have been observed during training, and so any variation present in new inputs will be removed because the model would be insensitive to those kinds of perturbations.
Les principales applications d’un auto-encodeur sont la détection d’anomalies ou le débruitage d’images. Nous savons que la tâche d’un auto- encodeur est de reconstruire des données qui vivent sur la variété, c’est-à-dire que si nous avons une variété de données, nous voudrions que notre auto-encodeur ne puisse reconstruire que l’entrée qui existe dans cette variété. Ainsi, nous contraignons le modèle à reconstruire les choses qui ont été observées pendant l’entraînement et donc toute variation présente dans les nouvelles entrées sera supprimée car le modèle est insensible à ce genre de perturbations.