深度神经网络因具有优良的非线性映射能力和在不同场景下的灵活性而成为一种很有前景的聚类方法。为了得到易于聚类的特征，许多深度聚类方法从原始数据中提取特征是通过将原始数据映射到一个更低维的空间方式，而聚类指派依然假设是在欧式空间进行。为了探究特征提取和流形空间对聚类性能的影响，本文提出了一种基于变分自编码器与流形特征的聚类算法—MFVC(Clustering Algorithm Based on Variational Autoencoder and Manifold Features)。该方法通过具有残差连接层及无参数注意力机制SimAM(A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks)组成的β-VAE(Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework)做特征提取器提取图像特征，采用流形UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction)方法提高特征的可分离性，然后用K-Means方法进行聚类学习。在6个基准数据集的实验结果表示该方法能够提供较好的性能，MFVC在MNIST(Mixed NationalInstitute of Standards and Technology database)数据集上能够达到0.981的精度，在Fashion-MNIST数据集上能够达到0.681的精度。
基于自编码器的异常检测方法仅利用正常样本进行训练,因此可以有效地重构正常样本,但不能较好地对异常样本进行重构。另外,当基于自编码器的异常检测方法受到对抗攻击时,往往会取得错误的检测结果。为了解决上述问题,提出了一种基于对抗样本和自编码器的鲁棒异常检测(Robust Anomaly Detection Based on Adversarial Samples and AutoEncoder,RAD-ASAE)方法。RAD-ASAE由两个参数共享的编码器和一个解码器构成。首先,对正常样本施加微小的扰动以生成对抗样本,利用正常样本和对抗样本同时对模型进行训练,以提高模型的对抗鲁棒性;其次,在样本空间中最小化对抗样本的重构误差以及正常样本与对抗样本的重构样本之间的均方误差,同时在潜在空间中最小化正常样本和对抗样本的潜在特征之间的均方误差,以提高自编码器的重构能力。在MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10数据集上进行实验,结果表明,与7种相关方法相比,RAD-ASAE展现了更优的异常检测性能。
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