نعتبر مشكلة الكشف عن الصور خارج التوزيع في الشبكات العصبية. نقترح طريقة بسيطة وفعالة تسمى ODIN، والتي لا تتطلب أي تغيير في الشبكة العصبية المدربة مسبقًا. تعتمد طريقتنا على الملاحظة التي تفيد بأن استخدام تقنية تدرج الحرارة وإضافة اضطرابات صغيرة إلى الإدخال يمكن أن يفصل توزيعات الدرجات الناتجة من دالة softmax بين الصور داخل التوزيع وخارجه، مما يتيح الكشف عنها بشكل أكثر فعالية. نظهر من خلال سلسلة من التجارب أن ODIN متوافقة مع هياكل شبكات عصبية متنوعة ومع مجموعة متنوعة من قواعد البيانات. إنها تتفوق باستمرار على الطريقة الأساسية بمقدار كبير، مما يجعلها تمثل أحدث الأداء الرائد في هذا المهمة. على سبيل المثال، عند معدل الاكتشاف الإيجابي الحقيقي 95٪، فإن ODIN يقلل معدل الإيجابيات الخاطئة من 34.7٪ في الطريقة الأساسية إلى 4.3٪ على DenseNet (مطبقة على CIFAR-10).