本研究提出了一种典型性意识学习（TAL）方法，以解决深度神经网络在故障检测中的过于自信问题。TAL通过动态调整样本的典型性指标，降低不典型样本的过拟合，从而显著提升了CIFAR100数据集上的故障检测性能，AURC提升超过5%。