Monte‑Carlo‑Dropout liefert unzuverlässige Unsicherheitsabschätzungen
Die präzise Abschätzung von Unsicherheiten ist für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen. Während die exakte Bayessche Inferenz einen theoretisch fundierten An…