本研究提出了一种名为多样性Mixup（diverseMix）的方法，以解决现有出界检测方法在面对未知异常数据时的泛化能力不足的问题。实验结果表明，diverseMix在多个基准测试中表现优异，突显了辅助异常点多样性的重要性。