神经网络分类器检测异常数据的方法

神经网络默认所有输入数据均属于正常数据,当输入异常的数据,网络会在已知的标签中找到高度自信的错误结果,这种无法检测异常数据的现象出现在所有学习模型中。使网络具备检测异常数据的能力,对于系统安全、算法可靠性和算法的实际应用具有重要的意义。实验提出一种区分异常数据和正常数据的方法,该方法首先训练一个名为Wildnet的分类网络。