У меня проблема с решением задачи по обнаружению аномалии. Я создал автокодировщик LSTM, обученный на «нормальных» данных, чтобы «аномальные» данные были восстановлены с большей ошибкой по сравнению с фактическим значением. Я работаю над многомерными временными рядами, поступающими от разных датчиков. Я попытался создать искусственную аномалию, растянув (интерполяцией) в 2 раза входной многомерный временной ряд. Я ожидаю, что ошибка восстановления будет высокой, поскольку аномалия представляет тот же сигнал на более низкой скорости, однако автокодер LSTM прекрасно восстанавливает вход. У кого-нибудь есть объяснение такого поведения?
Спасибо