ID와 OOD 간 경계를 더욱 명확히 하기 위한 다른 방법론으로는 Adversarial Training이나 Uncertainty Estimation이 있습니다. Adversarial Training은 모델을 적대적인 예제로 학습시켜 모델이 더 강건하고 일반화되도록 돕는 방법입니다. 이를 통해 모델이 ID와 OOD를 더 잘 구분할 수 있게 됩니다. 또한, Uncertainty Estimation은 모델이 예측의 불확실성을 측정하고 이를 기반으로 ID와 OOD를 구분하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 더 정확하게 ID와 OOD를 식별할 수 있습니다.