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本文提出了一种基于马氏距离的潜在异常检测方法，利用VAE在时变系统中切换强化学习控制器和极值搜索控制器，并在粒子加速器控制中进行了验证。
提出了一种数学上严格的框架——变分推断的深度证据学习（VI-EDL），通过变分推断重新表述传统深度证据学习，推导出证据下界，建立泛化界，并在视觉和医学数据集上实现了最先进的性能，以解决传统深度证据学习的局限性。
本文介绍了GOEN，一种结合多尺度特征、L2归一化和马氏距离的OOD检测流水线，并发现CenterLoss正则化虽然提高了分类准确率，但实际上会降低OOD性能。
本文介绍了 DOSER，这是一种利用扩散模型进行分布外（OOD）检测和选择性正则化的框架，旨在离线强化学习中通过区分有益和有害的 OOD 动作来提升在静态数据集上的表现。