1樓：魯公尺諾
異常值檢測？或者叫out-of-domain/-distribution detection好像也行
本質上是二分類問題區別正常值和異常值但一般沒有標籤所以沒法直接用交叉熵分類得用一些間接的方法迂迴一下
2樓：女子車幹
以多分類問題來舉例，當你的目標使用one-hot編碼，你某兩個樣本 A 和 B 的概率值標籤分別是 [0, 0, 0, 1, 0, 0] 和 [1, 0, 0, 0, 0, 0]，這個時候交叉熵是沒問題的。那問題來了，假如出於一些原因需要做資料增強，構造了一些新資料，是由已知樣本結合出來的，比如新樣本 C = 0.3 * A + 0.
7 * B，那此時對應的標籤就隨之變成 [0.7, 0, 0, 0.3, 0, 0] 了（soft label），那此時就不能再用先前的交叉熵了。
聰明的你，告訴我，如果還想使用交叉熵應該怎麼處理呢？答案在這裡：
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