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新奇检测是识别一个新的数据点是一个内部点还是一个离群点的问题。检测准确率不仅取决于神经网络模型的理论和算法,还受限于数据特征的提取。基于对抗自编码器的生成概率新奇检测,在传统图像识别数据特征提取的基础上,在模型训练阶段融入图像数据的标签信息,采用生成概率进行新奇检测。实验结果表明:和其他新奇检测模型相比,基于对抗自编码器的融合数据标签的新奇检测效果更好。