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请问在训练和推理过程中,除了异常之外的区域是如何利用的呢?
训练和测试的过程可以看做是一个inpainting的学习过程,模型通过观察外围的情况,去学习一个文本向量拟合内部的缺陷。在测试阶段, 缺陷外部直接来源于正常样本,而内部则由学到的文本向量去生成对应的缺陷
请问在训练和推理过程中,除了异常之外的区域是如何利用的呢?