DEFT的噪音標籤檢測機制確實可以擴展到其他類型的異常樣本檢測，如對抗性樣本或分布偏移，具體表現在以下幾個方面：
對抗性樣本檢測：DEFT的雙提示機制可以用來識別對抗性樣本。通過學習正負提示，模型可以評估輸入樣本的特徵與正常樣本的相似度，從而有效地檢測出那些與訓練分佈顯著不同的對抗性樣本。
分布偏移檢測：在面對分布偏移的情況下，DEFT可以通過學習不同數據分佈下的提示來適應新的數據環境。這樣，模型能夠在面對新的數據分佈時，通過檢測樣本的特徵與學習到的提示之間的差異來識別潛在的分布偏移。
異常檢測：DEFT的框架可以應用於一般的異常檢測任務，通過學習正常樣本的特徵來建立基準，並利用提示的相似度來識別異常樣本。這種方法可以在多種應用場景中發揮作用，如金融欺詐檢測或醫療診斷中的異常檢測。
自適應學習：DEFT的設計使其能夠根據不同的數據特徵自適應地調整學習策略，這對於處理各種異常樣本的檢測非常重要。通過不斷更新和優化提示，模型可以在面對新的異常樣本時保持高效的檢測能力。
總之，DEFT的噪音標籤檢測機制具有廣泛的應用潛力，可以有效地擴展到其他類型的異常樣本檢測任務中。