在Torch中，異常值檢測通常通過一些統計學方法或基于機器學習的模型來實現。下面是一些常用的異常值檢測模塊：
1. One-Class SVM（支持向量機）：One-Class SVM是一種無監督學習算法，用于檢測數據中的異常點。它試圖找到一個邊界，將大多數數據點（正常點）分割出來，從而識別異常點。
2. Isolation Forest（隔離森林）：Isolation Forest是一種基于決策樹的異常檢測算法。它利用隨機選擇特征和隨機劃分數據來構建一組孤立的決策樹，從而有效地識別異常點。
3. Autoencoders（自動編碼器）：Autoencoders是一種神經網絡模型，可以用于異常值檢測。通過訓練自動編碼器來重建輸入數據，異常點通常會導致更高的重構誤差，因此可以被檢測出來。
4. Statistical Methods（統計方法）：包括基于統計學原理的異常值檢測方法，如Z-Score、IQR（四分位距）、Grubbs Test等。這些方法通過對數據的統計屬性進行計算和比較，來識別異常點。
在Torch中，你可以使用相關的庫或模塊實現這些異常值檢測方法，例如使用`torch`、`scikit-learn`或其他第三方庫來實現所需的異常值檢測算法。
