本研究探讨了深度神经网络在处理分布外数据时的过度自信问题，提出了基于元学习的框架和新的置信度度量方法，以提高预测准确性和鲁棒性。实验结果显示，这些方法在不均衡数据和超出分布检测中表现优异。