ResNetやDenseNetなどのDNNで分類モデルを事前学習し，そのモデルで得られる特徴に対して，Unbiased Estimationを行うResidual Flowsを適用する．このとき，Residual Flowをデータのクラス数分学習し，most probable classの算出 ⇒ 摂動加算 ⇒ confidence scoreの算出 を行うことでOoD Detectionを行う．

SVHN，Imagenet，LSUNで実験．それぞれの内から1つを学習に使用し，残りをOoDとしてテスト．Linear Flow，Non-Linear Flow（GLOWとか）よりも高精度かつ，Non-Linear Flowよりも収束が早い．