Dec, 2023

对比表示学习中的正则化及外域检测的理解

TL;DR对比度表示学习已经成为异常检测的一种杰出方法,本文通过探索对比特征的 l2 - 范数及其在超出分布检测中的应用,提出了一种简单的基于对比学习的方法,通过在对比层空间对正常样本进行抵制,来将超出分布的数据纳入模型中。我们的方法可以灵活地作为异常暴露(OE)方法应用,其中超出分布的数据是随机图像的大集合,或者作为完全自监督学习方法应用,其中超出分布的数据是通过应用分布变换自动生成的。我们的方法能够灵活地处理那些对比度学习基于异常检测方法普遍表现不佳的数据集,例如航空影像或显微镜影像。此外,通过对比度学习学习到的高质量特征在 OE 场景中始终提高性能,即使可用的超出分布数据集不够多样化。通过大量实验证明了我们所提方法在各种场景下的优越性,包括单一模态和多模态设置,以及各种图像数据集。