重新审视反向蒸馏在异常检测中的应用
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前言
此篇文章是在 Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding 这篇的基础上改进创新的。重新审视了反向蒸馏（KD）这一想法，通过检查特征紧密性和异常信号抑制来确定RD方法的局限性。认为仅仅依靠蒸馏任务和OCBE模块不足以为学生提供紧凑的表示。此外，没有观察到像作者声称的那样使用OCBE块来丢弃异常模式的显式机制。为了解决这些问题，将RD与多任务学习结合起来，提出了RD++。
RD++解决两个任务：
①特征紧凑性任务：通过提出一种自监督的最优运输方法。
②异常信号抑制任务：通过模拟带有单纯形噪声的伪异常样本，使重建损失最小化。
研究方法
在每个中间教师块之后直接集成一个投影层，为学生网络提供一个紧凑的、无异常的表示。对于特征紧致性任务，提出了两个损失函数：自监督最优传输损失（）用于将正态特征空间投影到紧致表示、对比损失（
）通过将投影的正常特征与异常特征分开来支持投影层学习紧凑嵌入。对于异常信号抑制任务，首先设计了伪异常机制，在训练过程中模拟伪异常样本，后提出重建损失（
），指导投影层知道如何从伪异常特征中重建正常特征空间。
伪异常机制
采用单纯形噪声，将扰动项随机添加到正常图像中。单纯形噪声在模拟基于幂律的异常分布方面优于高斯噪声。
①首先定义一个离散随机分布 U[a,b]，用于生成噪声的高度和宽度
，以及噪声的起始位置
和
；
②通过一个外层循环遍历训练的所有epoch。每个 epoch 表示对整个训练集的一次完整遍历；
③每个 epoch 中，算法遍历正常训练集中的每个正常样本
；
④对于每个正常样本，算法从离散随机分布U[a,b]中随机生成噪声的高度
和宽度
⑤算法从离散随机分布U[a−,b−
]中随机生成噪声的起始位置
和
。这样可以确保噪声区域不会超出图像的边界；
⑥使用单纯形噪声（Simplex Noise）生成一个噪声块 ϵ；
⑦算法创建一个与正常样本形状相同的全零矩阵ξ；
⑧算法将生成的单纯形噪声 ϵ 添加到矩阵 ξ 的特定区域 [：
,
：
]，其中
=
+
和
=
+
；
⑨算法将噪声矩阵 ξ 乘以一个噪声强度系数 λ，然后将其添加到正常样本中，生成伪异常样本
=
+ λ ∗ ξ；
⑩生成的伪异常样本将用于训练模型，帮助模型学习如何区分正常和异常样本。
反蒸馏进行异常检测
原始反蒸馏（RD）包含三个模块：一个固定的预训练教师作为编码器、一个可训练的单类嵌入(OCBE)模块、一个学生作为解码器。异构编码器和解码器的反向策略导致了异常的差异表示。OCBE模块采用Resnet的最后一个块进行特征提取，通过将模式压缩到低维空间并消除异常信号来增强反正态性的差异。T-S模型将余弦相似度损失作为知识转移的蒸馏损失：
多尺度投影层
投影层接收各自教师块的特征作为输入，并在馈送到OCBE模块之前将其投影到紧凑的特征表示中。通过顺序堆叠L个convblock (Convolution，InstanceNorm，LeakyReLU)来设计投影层。在实验设置中设置L = 4。
整体流程
4：使用 Adam 优化器来更新投影层、OCBE 模块
和学生解码器
的参数；
5：算法加载一个小批量的正常样本和伪异常样本。伪异常样本是通过在正常样本上添加噪声生成的；
8：通过教师编码器 E 提取正常样本 χ 在三个块的特征 ；
9：通过教师编码器 E 提取伪异常样本 ξ(χ) 在三个块的特征；
11：通过投影层 P1,P2,P3 将正常样本的特征 投影到紧凑的特征表示
；
13：通过投影层 P1,P2,P3 将伪异常样本的特征 投影到紧凑的特征表示
；
15：通过学生解码器 D 从 OCBE 模块的输出 中恢复特征
。
总体损失
总体损失 L 由四个部分组成：
-
蒸馏损失
：用于最小化教师模型和学生模型特征之间的差异；
-
自监督最优传输损失
：用于确保正常样本的投影特征尽可能接近；
-
重建损失
：用于指导投影层从伪异常特征中重建正常特征；
-
对比损失
：用于将正常样本的投影特征与伪异常样本的特征分开。
推理阶段
给定图像，推理过程如上图所示。这个过程几乎类似于RD，唯一的区别是，在被转发到OCBE模块之前，教师的块输出嵌入被传递到对应的投影层。由于投影层是轻量级的，推断时间几乎与基线RD相同。
