FCDD：用于深度一类分类的可解释性库

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FCDD是一款专注于提高深度学习模型在一类分类任务中解释性的工具库。它为研究者提供了深入理解模型决策过程的有效方法，推动了该领域的发展。我们提供了一种名为完全卷积数据描述（FCDD）的可解释深度一类分类方法的实现，该实现基于PyTorch 1.4.0和Python 3.6。深层一类分类在异常检测中的变体通过学习一种映射来将正常样本集中在一起，并排除异常样本，这种转换由于其高度非线性的特性而使得寻找解释变得困难。我们提出的FCDD方法中，生成的映射本身即为一个具有解释性的热图。该方法不仅具备优秀的检测性能，在CIFAR-10和ImageNet等常用异常检测基准测试上也提供了合理的解释性说明。在MVTec-AD数据集（这是一个新近推出的制造领域数据集，并提供地面真实异常图像）中，FCDD实现了无监督情况下的最佳水平。此外，我们的方法能够在训练过程中加入真实的异常图作为辅助信息，即使只使用少数几个这样的地图（大约5个），也能够显著提升性能。

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FCDD：用于深度一类分类的可解释性库

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FCDD是一款专注于提高深度学习模型在一类分类任务中解释性的工具库。它为研究者提供了深入理解模型决策过程的有效方法，推动了该领域的发展。我们提供了一种名为完全卷积数据描述（FCDD）的可解释深度一类分类方法的实现，该实现基于PyTorch 1.4.0和Python 3.6。深层一类分类在异常检测中的变体通过学习一种映射来将正常样本集中在一起，并排除异常样本，这种转换由于其高度非线性的特性而使得寻找解释变得困难。我们提出的FCDD方法中，生成的映射本身即为一个具有解释性的热图。该方法不仅具备优秀的检测性能，在CIFAR-10和ImageNet等常用异常检测基准测试上也提供了合理的解释性说明。在MVTec-AD数据集（这是一个新近推出的制造领域数据集，并提供地面真实异常图像）中，FCDD实现了无监督情况下的最佳水平。此外，我们的方法能够在训练过程中加入真实的异常图作为辅助信息，即使只使用少数几个这样的地图（大约5个），也能够显著提升性能。

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