IKD【异常检测：density-based】

模型原理 

余弦相似度量CLS（提供上下文信息）和像素级相似函数l2（减少数据点的回归误差）负责让老师网络和学生网络做学习。

AHSM基于特征距离的统计信息，在每个小批量中自适应地挖掘硬样本。（AHSM mines hard samples adaptively in every mini-batch based on the statistical information of the feature distances.）【注意力机制呗】

AHSM挑选信息，CLS和l2负责限制。

多尺度特征在测试时做乘法运算也是可以借鉴一下的。