Dropout作为贝叶斯近似: 表示深度学习中的模型不确定性深度学习工具在应用机器学习领域受到了极大的关注。然而，这些用于回归和分类的工具并没有捕捉到模型的不确定性。相比之下，贝叶斯模型提供了一个基于数学的框架来推理模型的不确定性，但通常会带来令人望而却步的计算成本。本文提出了一种新的理论框架，将深度神经网络中的dropout训练作为深度高斯过程中的近似贝叶斯推理。该理论的一个直接结果是为我们提供了用dropout神经网络来模拟不确定性的工具——从现有的模型中提取信息，这些信息到目前为止已经被抛弃了。这在不牺牲计算复杂性或测试准确性的情况下减轻了深度学习中表示不确