PLOD

* Autoencoder(AE) 데이터를 인코딩하는 방법을 배우는 효과적인 딥러닝 모델이다. 기존의 모델과의 가장 큰 차이점은 입력 데이터만을 가지고 학습을 진행하는데 있다. (정답데이터 X, Dataset ) Autoencoder은 저차원 공간에서 새로운 이미지를 추출해야 되기 때문에 latent vector가 필요하다. * 손실함수 (L) : 입력 값과 동일한 추력을 가지도록 학습함으로써 네트어크를 통해서 나온 출력값인 decoder(encoder(x))가 입력 값인 x와 얼마나 차이가 있는지 측정 ex 1) hidden dimension = 32, hidden activation = 'relu', output activation = 'sigmoid' 인 AE를 modeling 먼저 test_data..