كشف الانحراف القريب الأعمق

يُعدُّ أقرب الجيران تقنية ناجحة ومستمرة منذ فترة طويلة للكشف عن الشذوذ. وقد تم تحقيق تقدم كبير مؤخرًا من خلال الطرق العميقة ذات التدريب الذاتي (مثل RotNet). ومع ذلك، تُظهر الميزات المستمدة من التدريب الذاتي عادةً أداءً أقل مقارنةً بالميزات المُدرَّبة مسبقًا على Imagenet. في هذه الدراسة، نستعرض ما إذا كان التقدم الأخير قادراً فعلاً على تفوق الطرق القائمة على أقرب الجيران عند تشغيلها في فضاء ميزات مُدرَّب مسبقًا على Imagenet. وقد أُظهر تجريبيًا أن النهج البسيط القائم على أقرب الجيران يتفوق على الطرق ذات التدريب الذاتي من حيث: الدقة، والعامِّية في حالات التدريب القليلة (few-shot generalization)، ووقت التدريب، ومقاومة الضوضاء، مع افتراضات أقل حول توزيع الصور.