深度学习在异常检测中扮演着重要角色，它使系统能够识别复杂数据集中的异常模式。传统的异常检测方法，例如统计阈值或基于规则的系统，往往难以处理高维数据或细微异常。而自编码器或循环神经网络（RNN）等深度学习模型可以自动从大型数据集中学习正常行为的表示，因此非常适合检测偏差。例如，一个在正常网络流量上训练的自编码器可以通过测量重构误差（即模型未能准确重构输入数据的情况）来标记异常。这种方法在异常罕见或缺乏明确定义的场景中尤其有效。
特定的架构常用于异常检测。自编码器将输入数据压缩到较低维空间并进行重构，这使其非常适合识别图像或传感器数据中的离群值。卷积神经网络（CNN）可以检测视觉数据中的异常，例如产品图像中的制造缺陷。对于时间序列数据，如服务器日志或物联网传感器数据流，RNN 或 Transformer 可以建模时间依赖性并标记意外序列。在网络安全领域，深度学习模型分析用户行为或网络数据包，以检测绕过基于规则系统的入侵行为。例如，一个长短期记忆网络（LSTM）可以通过将当前活动与已学习的历史基线进行比较来识别异常登录模式。
然而，用于异常检测的深度学习也存在权衡。训练需要大量的有标签或半监督数据，这在异常罕见的领域可能不切实际。生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等模型通过生成合成的正常数据来解决这一问题，以提高鲁棒性。此外，深度学习模型的计算成本可能很高，并且可能缺乏可解释性，这在医疗或金融等领域是一个关键问题。混合方法，例如将自编码器与传统聚类算法相结合，通常能在性能和效率之间取得平衡。开发者应优先进行特定领域调整，例如调整自编码器中的重构误差阈值或纳入特征工程以减少误报。