异常扩散通过为生物和材料科学中的分子相互作用、迁移率状态和系统的物理特性提供有价值的见解，在理解分子水平动力学方面发挥着至关重要的作用。深度学习技术最近在异常扩散识别方面优于传统统计方法。然而，深度学习网络通常由分布有限的数据进行训练，当面对分布外 （OOD） 场景时，这些数据不可避免地无法识别未知的扩散模型并误解动力学。在这项工作中，我们提出了一个评估基于深度学习的 OOD 动态检测方法的通用框架。我们进一步开发了一种基线方法，可实现稳健的 OOD 动力学检测以及对分布内异常扩散的准确识别。我们证明，这种方法能够可靠地表征各种实验系统中的复杂性行为，包括膜中的烟碱乙酰胆碱受体、葡聚糖溶液中的荧光珠和经历活性内吞作用的银纳米颗粒。