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EntropyStop: 无监督深度异常检测与损失熵
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了使用SupCon方法训练机器学习模型以识别外分布样本的重要性。作者提出了一种全面的方法来学习对OOD数据稳健的分类器，并通过增加对比项来扩展SupCon损失。实验结果表明，该方法在常见基准测试中取得了最先进的结果。
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关键要点
- 使用SupCon训练机器学习模型识别外分布样本是安全部署中的重要问题。
- 提出了一种全面的方法来学习对OOD数据稳健的分类器。
- 通过增加两个对比项扩展SupCon损失，第一个项将辅助OOD表征与ID表征分开，第二个项将OOD特征远离现有类原型。
- 提出特征混合技术以高效生成伪OOD特征，当辅助OOD数据不可用时使用。
- 解决方案简单高效，是闭集监督对比表征学习的自然扩展。
- 在常见基准测试中与不同的OOD检测方法比较，展示了最先进的结果。
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