كشف التوزيع الخارجي (OOD) يتناول التعامل مع المدخلات غير العادية للشبكات العصبية. في الماضي، تم اقتراح طرق متخصصة لرفض التنبؤات بالنسبة للمدخلات غير العادية. وبالمثل، أُظهر أن نماذج استخلاص الميزات بالاقتران مع خوارزميات كشف المُنحرفين تكون مناسبة جدًا لكشف المدخلات غير العادية. نستخدم خوارزميات كشف المُنحرفين لكشف المدخلات غير العادية بدقة تُقارَن بالطرق المتخصصة في مجال OOD، دون الحاجة إلى تعديل الشبكة العصبية. تعتمد عملية الكشف على قيمة دالة softmax الخاصة بالنموذج. يُطبَّق نهجنا بطريقة غير مراقبة باستخدام غابة العزل (Isolation Forest)، ويمكن تحسينه أكثر باستخدام طريقة تعلم مراقبة مثل التكامل التدرجي (Gradient Boosting).