做用户行为序列的无监督异常检测：只用正常样本训练自编码器，把重构误差大的判为异常。输入是稀疏的高维 one-hot 序列。请说清：重构误差用什么损失算、瓶颈维度怎么定、阈值怎么确定，以及相比直接用 PCA 做重构误差，自编码器的优势到底在哪、什么时候并不占优。
面试官在考什么
判断候选人是否理解自编码器做异常检测的假设和失效模式，而不是把'重构误差大就是异常'当成公理。
回答框架 · 前两步
- 基本假设是正常样本落在低维流形上，自编码器只学好重构正常样本，异常不在这个流形上所以重构误差大。如果瓶颈维度过大或训练过久，模型会退化成近似恒等映射，连异常都能重构好，这是最常见的失败模式。
- 稀疏 one-hot 输入不能用普通 MSE：模型只要全输出 0 就能拿到很低的 loss，异常位被大量 0 淹没。应改用加权 BCE（对正例加权）、只对非零位算误差，或者先用 embedding 层编码再在低维空间算重构误差。
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延伸阅读
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