本文综述了基于神经元分析的分布外（OOD）检测方法，包括神经元激活覆盖度、Shapley值剪枝、脉冲数模式、神经平均差异及ReAct等技术。这些方法通过分析模型内部激活特征区分分布内外数据，在CIFAR和ImageNet等基准上显著降低误报率，提升检测性能与模型健壮性。