يهدف الكشف عن الشذوذ السطحي البصري إلى اكتشاف مناطق صورة محلية تختلف بشكل كبير عن المظهر الطبيعي. تعتمد الطرق الحديثة للكشف عن الشذوذ السطحي على النماذج التوليدية لإعادة بناء المناطق الطبيعية بدقة، وفشلها في التعامل مع الشذوذات. تُدرَّب هذه الطرق فقط على صور خالية من الشذوذ، وغالبًا ما تتطلب خطوات ما بعد التدريب يدوية معقدة لتحديد موقع الشذوذ، مما يمنع تحسين استخلاص الميزات لتحقيق أقصى قدر من القدرة على الكشف. إلى جانب النهج التوليدي، نُعد الكشف عن الشذوذ السطحي بشكل أساسي مشكلة تمييزية، ونُقدّم نموذجًا مُدرَّبًا تمييزيًا لتمثيل الشذوذ التوليدية (DRAEM). يتعلم النهج المقترح تمثيلًا مشتركًا للصورة الشاذة ونُسختها المُعاد بناؤها خالية من الشذوذ، في الوقت نفسه الذي يتعلم فيه حدًا قرارًا بين الأمثلة الطبيعية والشاذة. يُمكّن هذا الأسلوب من تحديد موقع الشذوذ مباشرة دون الحاجة إلى معالجة ما بعد معقدة لنتائج الشبكة، ويمكن تدريبه باستخدام محاكاة شذوذ بسيطة وعامة. على مجموعة بيانات MVTec الشهيرة للكشف عن الشذوذ، يتفوق DRAEM على أحدث الطرق غير المُعلَّمة بفارق كبير، ويُقدّم أداءً في الكشف يقترب من الطرق المُعلَّمة بالكامل على مجموعة بيانات DAGM الشهيرة للكشف عن عيوب السطح، مع تفوق كبير في دقة التحديد المكاني.