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本文重新思考结构性异常检测，将重点从决策边界转向低维正常数据流形上的投影算子，证明投影对齐方法优于现有的基于边界和基于重建的方法。
本文通过几何视角审视机器学习模型中的反事实行为，表明预测性能相似的模型，由于决策边界接近性与局部数据支撑之间的交互作用，其反事实结果可能大相径庭。研究结果将反事实行为视为与预测性能不同的独立维度，对模型选择及反事实解释方法的可靠性具有启示意义。