我最近开始学习神经网络，但是我有一个疑问：神经网络如何处理异常检测问题？我知道神经网络通常用于分类和回归问题，但是在某些情况下，我们需要识别和处理异常值，这可能会导致神经网络的预测出现偏差。例如，在金融领域中，异常交易会导致错误的预测结果。所以，我想知道在神经网络中，如何处理异常值并且减少预测误差？感谢您能够提供帮助。
在神经网络中处理异常值主要有两种方法：
去除异常值：这意味着我们可以从数据集中删除异常值，以便神经网络只学习常规或典型的样本。这种方法可以通过统计学方法或常规检测方法（如箱线图或Z得分）来进行。
异常检测算法：这种方法涉及训练神经网络来检测异常数据，同时进行分类或回归。监督式和非监督式学习算法都可以用于异常检测。其中非监督式学习算法比较适合异常检测问题，因为在这种情况下我们通常没有足够的正常或异常数据来进行有监督的学习。
除了上述方法，我们还可以通过神经网络的调整和优化来减少预测误差。例如，改变网络的架构或对数据进行归一化和标准化等方法。
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