複数の階層で出力を行うネットワーク構造を、分布外検知に応用したMOODを提案した。MOODでは、入力する画像ファイルの圧縮率を複雑さとして扱い、その複雑さの値に応じた階層の出力を使用してスコア判定を行う。

CIFAR-10及びCIFAR-100のデータセットを分布内として学習し、10種類のデータセットを分布外として評価を行い、従来手法より少ない計算量で同等以上の精度。MOODの手法が有効であることを検証する実験も幅広く実施されている。

ICLR 2018採択のMSDNetを分布外検知のタスクに応用し、有効性を幅広い実験結果で示したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/deeplearning-wisc/MOOD )が公開されている。