Out-of-Distribution (OOD)

Condizione in cui un dato in ingresso proviene da una distribuzione diversa da quella vista durante l'addestramento. Un modello tende a produrre predizioni inaffidabili ma spesso troppo sicure sui campioni OOD, per questo il loro rilevamento è cruciale per la robustezza e la sicurezza dei sistemi ML.