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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用对比损失对分布外的数据进行分类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：CN115190999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202180017557.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权使用对比损失对分布外的数据进行分类是由R.布内尔;J.H.温肯斯;A.古哈罗伊;O.罗内贝格;S.M.伊斯拉米;A.T.塞姆吉尔;S.科尔设计研发完成，并于2021-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用对比损失对分布外的数据进行分类在说明书摘要公布了：方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于训练神经网络以i为机器学习任务生成准确的网络输出，以及ii生成可以用于可靠地对分布外的输入进行分类的中间输出。在一个方面，一种方法包括：使用监督和对比损失来训练神经网络，包括重复地执行以下操作：获得第一网络输入和第二网络输入；使用神经网络处理每个网络输入，以生成其相应的网络输入嵌入，使用神经网络处理第一网络输入以生成网络输出；以及使用监督和对比损失梯度来调整网络参数值，其中：监督损失基于i网络输出和ii对应的目标网络输出；并且对比损失至少基于：i第一网络输入嵌入，以及ii第二网络输入嵌入。

本发明授权使用对比损失对分布外的数据进行分类在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个数据处理装置执行的方法，用于训练具有多个网络参数的神经网络，以i为机器学习任务生成准确的网络输出，以及ii生成可以用于可靠地对分布外的网络输入进行分类的中间输出，所述方法包括： 将由神经网络生成的网络输入分类为分布外的网络输入，包括： 获得测试网络输入； 使用神经网络处理测试网络输入以生成：i测试网络输入的嵌入，作为训练的神经网络的中间输出，以及ii用于测试网络输入的预测输出；以及 基于测试网络输入的嵌入在可能的嵌入的空间上的概率分布下的可能性，将测试网络输入分类为分布外的网络输入；以及 作为响应，阻止用于测试网络输入的预测输出进行下游处理； 其中，神经网络已经通过重复地执行以下操作进行了训练，所述操作包括： 获得第一网络输入和第二网络输入； 使用神经网络处理第一网络输入，以生成：i第一网络输入的嵌入，作为神经网络的中间输出，以及ii与第一网络输入相对应的网络输出； 使用神经网络处理第二网络输入，以生成第二网络输入的至少一个嵌入作为神经网络的中间输出；以及 使用监督损失的梯度和对比损失的梯度来调整网络参数的当前值，其中： 所述监督损失基于i与第一网络输出相对应的网络输出和ii与第一网络输入相对应的目标网络输出之间的误差； 所述对比损失至少基于：i第一网络输入的嵌入，以及ii第二网络输入的嵌入；并且 其中，所述神经网络被配置为处理网络输入，所述网络输入包括图像数据、音频数据、文本数据、雷达数据、超光谱数据中的至少一个。

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