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申请/专利权人：南方科技大学;华为技术有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种基于隐空间的OOD检测方法、装置、服务器及存储介质，所述方法包括：获取待检测数据；通过预设编码器对待检测数据进行编码处理，以将待检测数据映射至预设编码器的隐藏特征空间，得到压缩特征数据；在隐藏特征空间中，通过多个预设单类别分类器确定压缩特征数据的多个分类结果；若多个分类结果符合预设条件，则确定待检测数据为分布外数据。本发明实施例通过预设编码器和预设单类别分类器的结合实现了OOD数据的检测，预设编码器可以找到表征更精准的特征空间，可以在更低维度空间中进行OOD检测，提高自编码器对OOD数据检测的精度，相比于其他的检测算法可以有效降低内存需求和能耗。

主权项：1.一种基于隐空间的OOD检测方法，其特征在于，包括：获取待检测数据；通过预设编码器对所述待检测数据进行编码处理，以将所述待检测数据映射至所述预设编码器的隐藏特征空间，得到压缩特征数据；在所述隐藏特征空间中，通过多个预设单类别分类器确定所述压缩特征数据的多个分类结果；若所述多个分类结果符合预设条件，则确定所述待检测数据为分布外数据；其中，所述通过预设编码器对所述待检测数据进行编码处理，以将所述待检测数据映射至所述预设编码器的隐藏特征空间，得到压缩特征数据之前，还包括：搭建自编码器模型并设定模型参数；获取训练样本；通过所述自编码器模型基于所述模型参数对所述训练样本进行处理，得到模型输出数据；根据所述训练样本和所述模型输出数据确定样本损失函数；基于所述样本损失函数更新所述模型参数，返回获取训练样本的步骤，直至所述样本损失函数符合预设条件，得到训练好的自编码器模型，所述训练好的自编码器模型包括预设编码器；其中，所述训练样本包括原始样本数据和原始样本类标，所述模型输出数据包括重构样本数据和预测样本类标；所述根据所述训练样本和所述模型输出数据确定样本损失函数包括：根据所述原始样本数据和所述重构样本数据确定数据损失函数；根据所述原始样本类标和所述预测样本类标确定类标损失函数；根据所述数据损失函数和所述类标损失函数确定样本损失函数。

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