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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于分布外检测的似然比获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114127747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080047730.0，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权用于分布外检测的似然比是由任洁;乔舒亚·文森特·迪隆;彼得·俊腾·刘;埃米莉·阿曼达·费尔蒂格;巴拉吉·拉克什米纳拉亚南;罗兰德·贾斯珀·斯诺埃克;瑞安·波普兰;马克·安德鲁·德普里斯托设计研发完成，并于2020-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于分布外检测的似然比在说明书摘要公布了：本公开涉及用于执行对分布外OOD输入的改进检测的系统和方法。特别地，用于OOD检测的当前基于深度生成模型的方法显著地受到与分布内示例相关的语义内容负面影响并且难以从与分布内示例相关的语义内容中区分种群水平背景统计。事实上，甚至已经在实验中观察到这种方法以向OOD输入指配更高的似然度，而这与所期望的行为相反。为了解决此问题，本公开提出了一种用于深度生成模型的似然比方法，该方法有效地校正这些混杂背景统计。

本发明授权用于分布外检测的似然比在权利要求书中公布了：1.一种执行分布外检测的计算系统，所述计算系统包括： 一个或多个处理器；以及 一种或多种非暂时性计算机可读介质，所述一种或多种非暂时性计算机可读介质共同地存储： 在包括作为分布的样本的多个分布内训练示例的分布内训练数据集上训练的机器学习生成语义模型，所述机器学习生成语义模型被配置成接收并处理数据输入以生成所述数据输入的第一似然值，所述第一似然值作为所述数据输入是来自所述分布的样本的似然度的第一指示； 在包括多个背景训练示例的背景训练数据集上训练的机器学习生成背景模型，所述多个背景训练示例中的一个或多个背景训练示例是通过所述多个分布内训练示例中的一个或多个分布内训练示例的扰动而生成的，所述机器学习生成背景模型被配置成接收并处理所述数据输入以生成所述数据输入的第二似然值，所述第二似然值作为所述数据输入是来自背景分布的样本的似然度的第二指示，其中，扰动所述一个或多个分布内训练示例以生成所述一个或多个背景训练示例包括向所述一个或多个分布内训练示例添加噪声；以及 指令，当由所述一个或多个处理器执行时，所述指令使所述计算系统执行操作，所述操作包括： 至少部分地基于由所述机器学习生成语义模型生成的所述第一似然值和由所述机器学习生成背景模型生成的所述第二似然值来确定所述数据输入的似然比值；以及 至少部分地基于所述似然比值来预测所述数据输入是否是分布外输入。

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