정상 특징을 배우는 학생
영상 분류로 사전 학습한 강한 모형을 교사로 사용한다. 교사와 동일한 구조의 학생 신경망 하나에 지식을 전달해 이상이 없는 영상의 분포를 학습한다.
여러 크기의 특징 정합
특징 피라미드의 여러 수준에서 교사와 학생의 표현을 맞춘다. 하나의 수준에만 의존하지 않고 다양한 의미 수준의 지식을 전달해 크기가 다른 이상을 다루도록 구성한다.
특징 차이의 점수
두 신경망이 만든 특징 피라미드 사이의 차이를 이상 점수로 사용한다. 이를 통해 픽셀 수준에서 이상 위치를 추정하며 원 연구는 MVTec 이상 탐지 자료에서 방법을 평가했다.