该研究提出了Prior Networks（PNs）框架，用于建模分类任务中的数据和分布不确定性，特别在识别OOD样本和误分类检测方面表现优越。研究区分了随机不确定性和认知不确定性，并提出了一种基于方差的度量标准，强调了区分预测不确定性来源对模型应用的重要性。