Deep Transfer Learning for Multiple Class Novelty Detection论文阅读笔记
这篇文章是cvpr2019的一篇新奇检测的文章，使用迁移学习的方法，用于混合类别的新奇检测问题。这篇文章提出了一种基于端到端深度学习的方法，研究如何利用外部的、非分布的数据集来提高深度网络视觉新奇检测的性能。这篇文章的创新点主要有两个方面，第一是在训练过程中除了使用常见的交叉熵损失函数等损失函数外，新设计了一个membership loss来满足我们的需要，第二点是我们使用来自外部数据集的知识更有...
