本研究提出ReAct技术，显著降低神经网络在分布外数据上的过度自信，误报率降低25.05%。同时探讨了神经元激活覆盖度（NAC）和基于输出层的单类分类器方法，提升了异常值检测性能，确保模型在低维和高维数据集上的有效性。
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