تهدف عملية التعميم خارج التوزيع (OOD generalization) إلى حل مشكلة قدرة النموذج على التعميم عندما يكون توزيع بيانات التدريب غير متوافق مع توزيع بيانات الاختبار. يركز على كيفية تمكين النموذج للحفاظ على الأداء الجيد والاستقرار عند مواجهة توزيع البيانات غير المعروف أو غير المرئي.

في مهام التعلم الآلي التقليدية، من المفترض عادةً أن بيانات التدريب وبيانات الاختبار تأتي من نفس التوزيع (مستقلة وموزعة بشكل متطابق، iid). ومع ذلك، في التطبيقات الواقعية، هذا الافتراض لا يصمد في كثير من الأحيان. على سبيل المثال، قد تأتي بيانات التدريب من بيئة أو ظروف محددة، في حين قد تأتي بيانات الاختبار من بيئة مختلفة تمامًا. قد يؤدي هذا الاختلاف في التوزيع إلى انخفاض أداء النموذج على بيانات الاختبار بشكل كبير. الهدف من التعميم خارج التوزيع هو حل مشكلة تحول التوزيع هذه حتى يتمكن النموذج من التكيف والتعميم على توزيعات البيانات غير المرئية.