VAE（变分自动编码器）异常检测的方法如下：
训练VAE模型：首先，使用正常的训练数据集对VAE模型进行训练。VAE是一种生成模型，它可以学习正常数据的分布，并生成类似的样本。
重构误差计算：使用训练好的VAE模型对测试集中的样本进行重构，得到重构样本。然后，计算原始样本和重构样本之间的重构误差，通常使用均方差或交叉熵等度量。
异常分数计算：根据重构误差计算每个样本的异常分数。可以使用不同的方法，如平均重构误差、重构误差的标准差、概率密度函数等。
阈值设置：根据异常分数，设置一个合适的阈值来判断样本是否为异常。可以基于某种统计方法或经验设置阈值，也可以使用监督学习方法来寻找最佳阈值。
异常检测：对于测试集中的样本，根据阈值判断其是否为异常。异常分数超过阈值的样本可以被认为是异常。
需要注意的是，VAE异常检测方法依赖于正常数据的训练，因此需要确保训练数据集包含足够多的正常样本，以便VAE模型可以准确地学习正常数据的分布。同时，阈值的设置也需要根据具体应用场景进行调整和优化。