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定义-新奇检测是什么意思？
新颖性检测是一种统计方法，用于确定新数据或未知数据，并确定这些新数据是在规范范围内（内部）还是在规范范围内（外部）。
在这种情况下，小说意味着不寻常的，新的数据，它们不会定期出现或与其他数据完全不同。 新颖性应用于不同领域，这些领域需要在常规操作中检测异常，例如检测网络入侵，黑客攻击，喷气发动机故障，机器学习等。
例如，在欺诈检测中，信用卡公司监视用户的消费习惯，当与这些习惯有偏差时，信用卡公司会立即致电用户询问是否合法购买了该商品，或者该卡是否丢失或被盗。
技术百科解释了新颖性检测
新颖性检测是正确分类系统和机器学习的基本要求之一。 在机器学习系统中，并不是所有的可能性都可以在培训期间输入，因此将来总会有新的数据和可能性出现，基本上与定期接收或看到的输入有所不同。
例如，在故障和欺诈检测中，训练该系统以检测出代表性不足或根本看不到的数据，因为这些都是潜在的故障，而在医学数据系统中，这可能表示疾病。
对于纯粹的新颖性检测系统，对网络进行负面示例训练，然后仅将不适合该模型的输入作为新颖性类别进行检测。
对于学习系统来说，认识到输入不同于先前的输入是非常重要和有用的能力。 这意味着系统能够真正学习，而不仅仅是对先前的输入和编程做出反应。
对于动物和人类，我们一直在进行新颖性检测。 这是区分对象与其他对象的能力。 例如，我们看到一面纯白的墙壁，然后看到斑点在其表面上移动，我们立即将其与墙壁分离，表明它是一个不同的物体，可能是昆虫。
