損失函式

損失函式（即重建誤差峰值）會進行異常檢測。在本文中，我們將瞭解如何在 UNSW-NB15 資料集上使用 DAE 進行零日攻擊檢測。

評估深度學習模型是模型生命週期管理的重要組成部分。雖然傳統模型擅長快速提供模型效能基準，但它們往往無法捕捉實際應用的細微目標。例如，欺詐檢測系統可能優先考慮最小化假陰性而不是假陽性，而醫療診斷模型可能更看重召回率而不是準確率。在這種情況下，僅僅依賴傳統指標可能會導致模型行為不理想。這時，自定義損失函式和定製評估指標就派上用場了。