A General Framework For Detecting Anomalous Inputs to DNN Classifiers

          Jayaram Raghuram * 1 Varun Chandrasekaran * 1 Somesh Jha 1 2 Suman Banerjee 1

               Abstract                 side the training distribution (Nguyen et al., 2015; Szegedy
                                    et al., 2014; Hendrycks & Gimpel, 2017; Hein et al., 2019).
     Detecting anomalous inputs, such as adversarial
                                    Such anomalous inputs can arise in real-world settings ...