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在现有的不确定性估计方法中，狄利克雷特先验网络（DPN）可以对不同的预测不确定性类型进行建模。但是，对于在多个类别之间具有较高数据不确定性的域内示例，即使DPN模型也经常会与分布外（OOD）示例产生无法区分的表示，从而损害了其OOD检测性能。.. 我们通过提出一种新颖的损失函数解决这一缺点对于DPN