Bayesianische neuronale Netzwerke könnten die OOD-Erkennung verbessern, indem sie die Unsicherheit in den Vorhersagen besser quantifizieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken können Bayesianische Modelle die Unsicherheit in den Gewichten und Vorhersagen berücksichtigen, was zu robusteren und zuverlässigeren Vorhersagen führen kann. Durch die Verwendung von Bayes'schen Methoden können Modelle auch besser erkennen, wenn Daten außerhalb des Trainingsbereichs liegen, da sie die Unsicherheit in ihren Vorhersagen ausdrücken können. Dies ermöglicht eine präzisere Identifizierung von OOD-Daten und trägt somit zur Verbesserung der Gesamtleistung von Klassifikationsalgorithmen bei.