arXiv cs.LG· Jos\'e Lucas De Melo Costa, Fabrice Popineau, Arpad Rimmel, Bich-Li\^en Doan·· 1 天前AI 评分20
固定目标异常检测器的收敛坍缩问题：用核锚定局部性正则化（KAR）缓解
Mitigating Convergence Collapse in Fixed-Target Anomaly Detectors via Kernel-Anchored Locality Regularization
AI 导读
研究揭示固定目标异常检测器存在"收敛坍缩"：优化越好、检测越差，因收敛后残差信号在异常与正常数据上同时消失。作者提出闭式、免训练、CPU 高效的 Kernel Contraction Matching（KCM），并在此基础上引入 Kernel-Anchored Regularizer（KAR），惩罚神经预测偏离训练目标的核加权平均。
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