【论文推荐】深度学习中的异常实例检测:综述，Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

题目： Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要：

深度学习(DL)容易受到分布不均匀和对抗性示例的影响，从而导致不正确的输出。为了使DL更具有鲁棒性，最近提出了几种方法:异常检测技术来检测(并丢弃)这些异常样本。本研究试图为基于DL的应用程序异常检测的研究提供一个结构化的、全面的概述。我们根据现有技术的基本假设和采用的方法为它们提供了一个分类。我们讨论了每个类别中的各种技术，并提供了这些方法的相对优势和劣势。我们在这次调查中的目标是提供一个更容易并且更好理解的技术，这项技术是在这方面已经做过研究的，且属于不同的类别的。最后，我们强调了在DL系统中应用异常检测技术所面临的未解决的研究挑战，并提出了一些具有重要影响的未来研究方向。