核锚定局部性正则缓解固定目标异常检测收敛崩塌
原文标题：Mitigating Convergence Collapse in Fixed-Target Anomaly Detectors via Kernel-Anchored Locality Regularization
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论文刻画了固定目标异常检测器的「收敛崩塌」：优化越好，检测越差，因为残差信号在异常样本上同样消失。作者指出有效异常检测需要局部性约束，提出核收缩匹配（KCM）与核锚定正则项（KAR），在 ADBench 上缓解崩塌并提升 AUROC。
- 问题
- 固定目标异常检测器优化越好检测越差，残差信号在异常上同样消失。
- 方法
- 指出需局部性约束，提出闭式免训练的KCM与核锚定正则项KAR。
- 结果
- KCM在ADBench上匹配神经基线，KAR在三个骨干上缓解崩塌并提升AUROC。
- 影响
- 做表格异常检测的工程师可加KAR正则或直接用KCM替代神经方案。
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