本文研究了神经网络分类器的一致性及其与准确性的关系，提出了一种利用无标签数据进行OOD（Out-of-Distribution）预测的算法。研究表明，基于自然图像和文本数据的预训练模型在分布转变时表现优越，并开发了新的贝叶斯不确定性估计方法，强调低不确定性预测的优势。此外，比较了不同神经网络的性能，提出了基于对比学习的OOD检测框架，探讨了模型在离域数据上的表现及其潜在应用。