该论文提出了证据深度学习的新理论洞见，强调了优化二阶损失函数和解释认知性不确定度量的困难。通过实验，对二阶损失最小化中的确认性和收敛性问题，以及认知不确定性度量的相对性提供了新的见解。

该论文提出了证据深度学习的新理论洞见，强调了优化二阶损失函数和解释由此得出的认知性不确定度度量的困难。通过实验，对二阶损失最小化中的确认性和收敛性问题，以及认知不确定性度量的相对性提供了新的见解。

本文介绍了证据深度学习的新理论洞见，探讨了优化二阶损失函数和解释认知性不确定度度量的困难。通过实验，提供了对二阶损失最小化和认知不确定性度量的新见解。