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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法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：CN112541520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202010985612.6，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法是由A·M·穆诺兹德尔加多设计研发完成，并于2020-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法在说明书摘要公布了：本公开涉及用于为神经网络生成反事实数据样本的方法和设备。根据各种实施例，描述了一种用于基于输入传感器数据样本为神经网络生成反事实数据样本的方法，包括：使用神经网络确定对于输入传感器数据样本的类别预测，除了类别预测之外，还确定类别预测的不确定性的估计，生成神经网络针对其确定与输入传感器数据样本不同的类别预测的候选反事实数据样本，确定损失函数，其中所述损失函数包括由所述神经网络对于候选反事实数据样本做出的类别预测的不确定性的估计，基于所确定的损失函数修改所述候选反事实数据样本以获得反事实数据样本，并输出所述反事实数据样本。

本发明授权用于为神经网络生成反事实数据样本的设备和方法在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法600，用于基于输入图像数据样本402为图像数据分类神经网络300，401生成反事实图像数据样本405，所述计算机实现的方法600包括： 使用神经网络确定601对于输入图像数据样本的类别预测； 生成602神经网络针对其确定与输入图像数据样本不同的类别预测的候选反事实图像数据样本404，其中生成候选反事实数据样本包括将掩模应用于输入图像数据样本，并且其中修改候选反事实图像数据样本包括修改掩模； 确定对于候选反事实图像数据样本的类别预测的不确定性的估计409，其中对不确定性的估计是从通过使用蒙特卡罗随机失活方法引发的预测不确定性导出的，或者其中所述图像数据分类神经网络是贝叶斯神经网络BNN，并且对不确定性的估计是从由BNN的权重概率分布引发的预测不确定性导出的； 确定603损失函数411，其中损失函数包括对由神经网络对于候选反事实图像数据样本做出的类别预测的不确定性409的估计，其中所述损失函数包括第一项407，所述第一项407包含神经网络对于输入图像数据样本的输出，以及第二项409，所述第二项409包含对于候选反事实图像数据样本的类别预测的不确定性的估计，其中所述损失函数进一步包含代表所述输入图像数据样本和所述反事实图像数据样本之间的差异的项，其中所述损失函数进一步包含指示要由所述神经网络生成的对于反事实图像数据样本的目标类别的项408； 基于所确定的损失函数，修改604候选反事实图像数据样本，以获得反事实图像数据样本；和 输出605反事实图像数据样本。

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