本文介绍了提高神经网络处理分布外（OOD）数据性能的方法，包括Logit Normalization、Projection Norm和负向感知范数（NAN）。这些方法通过约束输出、使用伪标签和特征屏蔽等技术，显著提升了模型的置信度估计和分类能力，尤其在无标签环境下表现优异。实验结果表明，这些新方法在多个基准测试中超越了现有技术。