研究发现，神经网络在训练分类数据集时，隐藏层特征的向量范数对于属于分布内的样本通常更高，而对于分布外的未知样本较低。提出了一种新的负向感知范数 (NAN)，能够捕捉到隐藏层神经元的激活和去激活倾向。在 NAN 上进行了广泛的实验，证明了它的效果和与现有分布外检测器的兼容性，以及在无标签环境中的能力。