to Guide Marker Discovery, 2017 異常位置のアノテーション無しでも異常部位のマーカーを付けることができる。 異常度の診断は、特徴空間上での離れ具合についてで判断される。 世の中にはDBN(ディープビリーフネット)から特徴量を抽出して1classSVMで異常検知を行うアプローチもあった High-dimensional and large-scale anomaly detection using a linearone-class SVM with deep learning, Erfani, 2016 畳み込みAE+SVMでの正常学習とか Identifying and Categorizing Anomalies in Retinal Imaging Data