Wir schlagen ein neuronales Netzwerk für die unüberwachte Anomalieerkennung vor, das eine neuartige robuste Subraum-Wiederherstellungsschicht (RSR-Schicht) enthält. Diese Schicht strebt an, den zugrundeliegenden Subraum aus einer latente Darstellung der gegebenen Daten zu extrahieren und Ausreißer zu entfernen, die sich außerhalb dieses Subraums befinden. Sie wird innerhalb eines Autoencoders eingesetzt. Der Encoder bildet die Daten in einen latenten Raum ab, aus dem die RSR-Schicht den Subraum extrahiert. Der Decoder kartiert dann den zugrundeliegenden Subraum glatt auf eine „Mannigfaltigkeit“ zurück, die nahe bei den ursprünglichen Inlinern liegt. Inliner und Ausreißer werden anhand der Abstände zwischen den ursprünglichen und abgebildeten Positionen unterschieden (klein für Inliner und groß für Ausreißer). Umfangreiche numerische Experimente mit Bild- und Dokumentendatensätzen zeigen eine Stand-der-Technik-konforme Präzision und Recall.