نعتبر مشكلتين مرتبطتين هما اكتشاف ما إذا كان المثال مصنفًا بشكل خاطئ أو خارج التوزيع. نقدم أساسًا بسيطًا يستخدم الاحتمالات من توزيعات السوفت맥س (softmax). المثاليات المصنفة بشكل صحيح تميل إلى أن تكون لديها احتمالات سوفتماكس قصوى أكبر من تلك المصنفة بشكل خاطئ والمثاليات خارج التوزيع، مما يسمح باكتشافها. نقيم الأداء من خلال تعريف عدة مهام في رؤية الحاسوب ومعالجة اللغة الطبيعية وتعرف الكلام الآلي، مما يظهر فعالية هذا الأساس في جميع المجالات. ثم نوضح أن هذا الأساس يمكن تجاوزه أحيانًا، مما يدل على وجود مجال للبحث المستقبلي حول هذه المهام غير المستكشفة للاكتشاف.