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当训练数据集与测试数据集分布相同时，机器学习模型可以表现出优越的性能。但在开放的世界环境中，模型经常会遇到分布外的情况（out-of-distribution, ood，下称“ood“)样本，ood样本可能导致模型不可预测的行为，错误的后果可能是致命的，特别是在自动驾驶等高风险场景中 [1, 2]。因此，ood检测对于确保机器学习模型在实际部署中的可靠性至关重要。

大多数OOOOOD检测方法 [1, 3] 训练有素的分布可以基于训练有素的分布

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